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1. 发明公开

EP3117338A4 ALTERNATIVE TRAINING DISTRIBUTION DATA IN MACHINE LEARNING 审中-公开
标题翻译：替代ÜBUNGSVERTEILUNGSDATEN贝MASCHINENLERNEN
公开(公告)号：EP3117338A4
公开(公告)日：2017-09-27
申请号：EP15761177
申请日：2015-02-12
申请人： CALIFORNIA INST OF TECHN
发明人： ABU-MOSTAFA YASER SAID , GONZALEZ CARLOS ROBERTO
IPC分类号： G06N99/00 , G06K9/62
CPC分类号： G06N99/005 , G06K9/6256 , G06N7/005

2. 发明公开

EP3072060A4 WEIGHT BENEFIT EVALUATOR FOR TRAINING DATA 审中-公开
标题翻译： GEWICHTSVERLUSTBEWERTUNGFÜRTRAININGSDATEN
公开(公告)号：EP3072060A4
公开(公告)日：2017-08-09
申请号：EP14864007
申请日：2014-11-21
申请人： CALIFORNIA INST OF TECHN
发明人： ABU-MOSTAFA YASER SAID , GONZALEZ CARLOS ROBERTO
IPC分类号： G06N99/00 , G06F15/18
CPC分类号： G06N99/005

3. 发明公开

EP3072069A4 GENERATION OF WEIGHTS IN MACHINE LEARNING 审中-公开
标题翻译： ERZEUGUNG VON GEWICHTEN在MASCHINENLERNVORGÄNGEN
公开(公告)号：EP3072069A4
公开(公告)日：2017-08-09
申请号：EP14863709
申请日：2014-11-21
申请人： CALIFORNIA INST OF TECHN
发明人： ABU-MOSTAFA YASER SAID , GONZALEZ CARLOS ROBERTO
IPC分类号： G06N99/00 , G06K9/62
CPC分类号： G06N99/005 , G06K9/6223 , G06K9/6256 , G06N5/025 , G06N7/005
摘要： Technologies are generally described for systems, devices and methods relating to determining weights in a machine learning environment. In some examples, a training distribution of training data may be identified, information about a test distribution of test data, and a coordinate of the training data and the test data may be identified. Differences between the test distribution and the training distribution may be determined, for the coordinate. A weight importance parameter may be identified, for the coordinate. A processor may calculate weights based on the differences, and based on the weight importance parameter. The weights may be adapted to cause the training distribution to conform to the test distribution at a degree of conformance. The degree of conformance may be based on the weight importance parameter.
摘要翻译：技术通常描述与确定机器学习环境中的权重有关的系统，设备和方法。在一些示例中，可以识别训练数据的训练分布，关于测试数据的测试分布的信息以及训练数据和测试数据的坐标可以被识别。对于坐标，可以确定测试分布和训练分布之间的差异。对于坐标，可以识别重量重要性参数。处理器可以基于差异并基于重量重要性参数来计算权重。权重可以适合于使得训练分布符合一致性程度的测试分布。一致性程度可以基于重量重要性参数。

4. 发明公开

EP3072072A4 WEIGHT GENERATION IN MACHINE LEARNING 审中-公开
标题翻译： GEWICHTSERZEUGUNG BEI MASCHINELLEM LERNEN
公开(公告)号：EP3072072A4
公开(公告)日：2017-08-02
申请号：EP14864908
申请日：2014-11-21
申请人： CALIFORNIA INST OF TECHN
发明人： ABU-MOSTAFA YASER SAID , GONZALEZ CARLOS ROBERTO
IPC分类号： G06F17/30
CPC分类号： G06N99/005 , G06K9/6228
摘要： Technologies are generally described for systems, devices and methods relating to a machine learning environment. In some examples, a processor may identify a training distribution of a training data. The processor may identify information about a test distribution of a test data. The processor may identify a coordinate of the training data and the test data. The processor may determine, for the coordinate, differences between the test distribution and the training distribution. The processor may determine weights based on the differences. The weights may be adapted to cause the training distribution to conform to the test distribution when the weights are applied to the training distribution.
摘要翻译：技术通常描述与机器学习环境有关的系统，设备和方法。在一些示例中，处理器可以识别训练数据的训练分布。处理器可以识别关于测试数据的测试分布的信息。处理器可以识别训练数据和测试数据的坐标。处理器可以为坐标确定测试分布与训练分布之间的差异。处理器可以基于差异来确定权重。当权重应用于训练分布时，可以调整权重以使训练分布符合测试分布。

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