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Method and apparatus for improving resilience in customized program learning network computational environments

机译:在定制程序学习网络计算环境中提高弹性的方法和装置

摘要

An apparatus and a method are provided for learning a program with a large number of parameters. In one embodiment, a method not only distorts the input values, but also distorts some of the parameters in the program model. Such an approach not only forces the learned program to acquire parameter values to predict missing or desired data, but also to correct errors in the input data and the program parameters themselves, thereby rendering the learned program more resilient to overfitting and falling into local optima.
机译:提供了一种用于学习具有大量参数的程序的装置和方法。在一个实施例中,一种方法不仅使输入值失真,而且使程序模型中的某些参数失真。这种方法不仅迫使学习的程序获取参数值以预测丢失或期望的数据,而且还纠正输入数据和程序参数本身中的错误,从而使学习的程序对过度拟合和陷入局部最优更具弹性。

著录项

  • 公开/公告号US9336498B2

    专利类型

  • 公开/公告日2016-05-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GEORGES HARIK;PAGEBITES INC.;

    申请/专利号US201414157327

  • 发明设计人 GEORGES HARIK;

    申请日2014-01-16

  • 分类号G06N99;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 14:28:17

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