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    • 6. 发明公开
    • 밀도 수정에 기초한 대체 트레이닝 분포
    • 基于密度修正的替代训练分配
    • KR1020170006281A
    • 2017-01-17
    • KR1020160085743
    • 2016-07-06
    • 캘리포니아 인스티튜트 오브 테크놀로지
    • 아부-모스타파,야세르,사이드곤잘레스,카를로스,로베르토
    • G06N99/00G06N5/02
    • G06N99/005G06F11/0721G06F11/0766G06N7/005
    • 머신러닝환경에서의방법및 시스템에대한기술이일반적으로설명된다. 예시에서, 방법은트레이닝데이터및 테스트데이터를수신하는단계를포함할수 있다. 또한, 방법은트레이닝데이터및 테스트데이터에기초하여표본외 오차의집합을결정하는단계를포함할수 있다. 또한, 방법은표본외 오차의집합에기초하여기울기값의집합을결정하는단계를포함할수 있다. 각각의기울기값은제1 크기및 제2 크기에관련될수 있다. 제1 크기는표본외 오차의집합과연관될수 있다. 제2 크기는테스트데이터의특정포인트를제외하는트레이닝데이터의부분의표본외 오차와연관될수 있다. 또한, 방법은기울기값의집합을수정된밀도데이터로변환하는단계를포함할수 있다. 또한, 방법은수정된밀도데이터에기초하여대체트레이닝데이터를생성하는단계를포함할수 있다.
    • 技术通常描述在机器学习环境中的方法和系统。 在一个示例中,方法可以包括接收训练数据和测试数据。 该方法还可以包括基于训练数据和测试数据确定一组抽样误差。 该方法还可以包括基于取样误差来确定一组梯度值。 每个梯度值可以涉及第一幅度和第二幅度。 第一幅度可能与采样误差的集合相关联。 第二幅度可能与除了测试数据的特定点的训练数据的一部分的样本误差之外相关联。 该方法还可以包括将该梯度值集合变换为修改密度数据。 该方法还可以包括基于经修改的密度数据生成备选训练数据。