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基于声音反馈的认知的和偶然的深度可塑性

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提供了在人工神经网络中模拟不确定性。通过在人工神经网络的输出数据的反向传播期间将随机值添加到人工神经网络中的节点之间的边权重、并且测量向节点之间的边权重添加的随机值对输出数据的影响，来模拟偶然不确定性，以测量人工神经网络从在真实世界环境中操作的对象接收的传感器数据所不理解的内容。通过在传感器数据的前向传播期间从人工神经网络的每个相应层中丢弃所选节点并且测量丢弃的节点对人工神经网络的输出数据的影响，来模拟认知不确定性，以测量人工神经网络所不知道的内容。基于模拟偶然不确定性和认知不确定性的影响来执行与对象相对应的动作。

著录项

公开/公告号CN111656362A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-11

原文格式PDF
申请/专利权人国际商业机器公司;
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申请/专利号CN201980009715.4
发明设计人 A·鲍曼;S·哈梅;M·福斯特;
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申请日2019-03-06
分类号G06N3/02(20060101);
代理机构11256 北京市金杜律师事务所;
代理人马明月
地址美国纽约阿芒克
入库时间 2023-06-19 08:12:49

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-06-27

授权

发明专利权授予

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