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High-Order Semi-RBMs and Deep Gated Neural Networks for Feature Interaction Identification and Non-Linear Semantic Indexing

机译:高阶半RBM和深度门控神经网络用于特征交互识别和非线性语义索引

摘要

Systems and method are disclosed for determining complex interactions among system inputs by using semi-Restricted Boltzmann Machines (RBMs) with factorized gated interactions of different orders to model complex interactions among system inputs; applying semi-RBMs to train a deep neural network with high-order within-layer interactions for learning a distance metric and a feature mapping; and tuning the deep neural network by minimizing margin violations between positive query document pairs and corresponding negative pairs.
机译:公开了用于通过使用半限制玻尔兹曼机(RBM)来确定系统输入之间的复杂交互的系统和方法,其中RBM具有不同阶的因式分解门控交互,以对系统输入之间的复杂交互进行建模。应用半RBM来训练具有高阶层内交互作用的深度神经网络,以学习距离度量和特征映射;并通过最小化正查询文档对和对应的负文档对之间的边距冲突来调整深度神经网络。

著录项

  • 公开/公告号US2014310218A1

    专利类型

  • 公开/公告日2014-10-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 NEC LABORATORIES AMERICA INC.;

    申请/专利号US201414243311

  • 发明设计人 RENQIANG MIN;BING BAI;

    申请日2014-04-02

  • 分类号G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 16:09:42

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