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    • 9. 发明申请
    • SYSTEMS AND METHODS FOR LEARNING AND PREDICTING TIME-SERIES DATA USING INERTIAL AUTO-ENCODERS
    • 用于使用惯性自动编码器学习和预测时间序列数据的系统和方法
    • WO2018031301A1
    • 2018-02-15
    • PCT/US2017/044963
    • 2017-08-01
    • GOLDMAN SACHS & CO. LLC
    • BURCHARD, Paul
    • G06N3/02G06N3/08G06N5/04
    • A method includes using a computational network (100) to learn and predict time-series data. The computational network is configured to receive the time-series data and perform transformation-invariant encoding of the time-series data. The computational network includes one or more encoding layers (102, 104, 106). The method also includes feeding back future predictions of the time-series data through inertial adjustments of transformations. The inertial adjustments preserve the invariants in the computational network. The computational network could further include one or more pooling layers (108, 110, 112) each configured to reduce dimensionality of data, where the one or more pooling layers provide the transformation invariance for the encoding.
    • 一种方法包括使用计算网络(100)来学习和预测时间序列数据。 计算网络被配置为接收时间序列数据并且执行时间序列数据的变换不变量编码。 计算网络包括一个或多个编码层(102,104,106)。 该方法还包括通过转换的惯性调整来反馈未来对时间序列数据的预测。 惯性调整保持计算网络中的不变量。 计算网络还可以包括一个或多个汇聚层(108,110,112),每个汇聚层被配置为减少数据的维度,其中一个或多个汇聚层为编码提供变换不变性。