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用于机器学习中学习扰动集的方法和系统

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摘要

用于机器学习中学习扰动集的方法和系统。一种用于训练神经网络的计算机实现的方法，包括接收输入数据，响应于维度潜在向量和输入数据定义输入数据的扰动版本，利用输入数据的扰动版本训练变分自动编码器（VAE），其中VAE利用编码器响应于输入数据和输入数据的扰动版本输出潜在向量，利用VAE的解码器解码潜在向量，返回到输入潜在空间以输出扰动示例，以及利用一个或多个扰动示例并在收敛到第一阈值时输出学习的扰动集合。

著录项

  • 公开/公告号CN113962399A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-21

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 罗伯特·博世有限公司;

    申请/专利号CN202110800376.0

  • 发明设计人 E·黄;J·柯尔特;林婉怡;

    申请日2021-07-15

  • 分类号G06N20/00(20190101);G06N3/04(20060101);G06N3/063(20060101);G06N3/08(20060101);G06K9/62(20220101);

  • 代理机构72001 中国专利代理(香港)有限公司;

  • 代理人任一方;周学斌

  • 地址 德国斯图加特

  • 入库时间 2023-06-19 13:58:51

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-01-21

    公开

    发明专利申请公布

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