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Systems and Methods for Improved Generalization, Reproducibility, and Stabilization of Neural Networks via Error Control Code Constraints

机译:通过错误控制代码约束改善神经网络的泛化,可再现性和稳定性的系统和方法

摘要

The present disclosure relates generally to machine learning. More particularly, the present disclosure relates to systems and methods for improved generalization, reproducibility, and stabilization of neural networks via the application of error control, modulation, and/or lattice code constraints during training.
机译:本公开总体上涉及机器学习。更具体地,本公开涉及用于通过在训练期间应用错误控制,调制和/或晶格约束来改善神经网络的泛化,可再现性和稳定性的系统和方法。

著录项

  • 公开/公告号US2019258936A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-08-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GOOGLE LLC;

    申请/专利号US201916275813

  • 发明设计人 GIL SHAMIR;

    申请日2019-02-14

  • 分类号G06N3/08;G06N3/04;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 12:08:47

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