[发明专利]经由lambda函数以减少的特征物化进行长程交互的建模

权利要求书

1.一种用于以减少的特征物化对长程交互进行建模的计算系统，包括：

一个或多个处理器；以及

一个或多个非暂时性计算机可读介质，所述一个或多个非暂时性计算机可读介质共同地存储：

机器学习模型，所述机器学习模型被配置成接收模型输入并且处理所述模型输入以生成模型输出，其中，所述机器学习模型包括一个或多个lambda层，其中，所述一个或多个lambda层中的每个lambda层被配置成执行操作，所述操作包括：

接收包括输入数据和场境数据的层输入，所述场境数据包括多个场境元素；

至少部分地基于所述场境数据中的所述多个场境元素中的每个场境元素的内容函数和位置函数来生成一个或多个lambda函数；以及

将一个或多个生成的lambda函数应用于所述输入数据作为生成与相应的lambda层相关联的层输出的一部分。

2.根据权利要求1所述的计算系统，其中，生成所述一个或多个lambda函数包括：

对所述多个场境元素的内容函数和位置函数进行平均。

3.根据任何前述利要求所述的计算系统，其中，所述操作还包括：

基于线性投影所述场境数据来确定键和值。

4.根据任何前述权利要求所述的计算系统，其中，每个相应的内容函数基于所述场境数据对查询内容的变换进行编码，而与目标查询位置无关。

5.根据任何前述权利要求所述的计算系统，其中，每个相应的位置函数基于所述场境数据、查询位置和所述场境数据中的位置对查询内容的变换进行编码。

6.根据任何前述权利要求所述的计算机系统，其中，平移等变位置交互是基于多个查询位置和所述场境数据中的多个位置中的一个或多个对的相对位置来确定的。

7.根据任何前述利要求所述的计算系统，其中，所述操作还包括：

将所述输入数据变换成一个或多个查询，其中，将所述一个或多个生成的lambda函数应用于所述输入数据包括：将生成的lambda函数中的至少一个lambda函数应用于所述一个或多个查询中的每个查询。

8.根据任何前述权利要求所述的计算系统，其中，将所述一个或多个生成的lambda函数应用于所述输入数据包括：组合通过将生成的lambda函数中的至少一个应用于与所述输入数据相关联的多个查询而得到的一系列输出。

9.根据任何前述权利要求所述的计算机系统，其中，所述lambda函数中的一个或多个是全局lambda函数。

10.根据任何前述权利要求所述的计算机系统，其中，所述lambda函数中的一个或多个是局部lambda函数。

11.根据任何前述权利要求所述的计算机系统，其中，生成所述一个或多个lambda函数包括：掩蔽所述场境数据的一个或多个位置。

12.根据任何前述权利要求所述的计算机系统，其中，所述机器学习模型被配置成执行图像处理任务，其中，所述图像处理任务包括图像分类、对象检测、图像识别、图像分割、图像数据修改、图像编码、图像压缩或者图像放大。

13.一种用于在机器学习模型中以减少的特征物化执行长程交互的建模的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法由一个或多个计算设备执行，所述一个或多个计算设备执行根据权利要求1至12中任一项所述计算系统的操作。

14.一个或多个非暂时性计算机可读介质，所述一个或多个非暂时性计算机可读介质存储以下中的一个或两个：

用于执行根据权利要求1至12中任一项所述的操作的指令；和/或

由执行根据权利要求1至12中任一项的所述操作生成的模型。