[发明专利]在机器学习中对神经网络的拓扑的高效学习和使用在审
| 申请号： | 201810400549.8 | 申请日： | 2018-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN108805283A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | R·Y·耶海兹凯罗厄卡;G·科伦;S·尼斯莫;G·诺维克 | 申请（专利权）人： | 英特尔公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06T1/20 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 何焜;黄嵩泉 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本申请公开了在机器学习中对神经网络的拓扑的高效学习和使用。描述了一种用于促进在自主机器处的机器学习中对神经网络拓扑的学习和应用的机制。如本文中所描述的实施例的一种方法包括：监测和检测与对在具有处理器的计算装置处的机器学习操作相关的神经网络的结构学习；以及基于所述神经网络中的一个或多个的一个或多个拓扑而生成递归生成模型。所述方法可以进一步包括：将所述生成模型转换成判别模型。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 机器学习 拓扑 高效学习 生成模型 计算装置 判别模型 处理器 递归 学习 监测 检测 转换 申请 应用 | ||
【主权项】：
1.一种用于促进在机器学习中对神经网络拓扑的学习和应用的设备，所述设备包括：检测/观察逻辑，所述检测/观察逻辑如由处理器促进或至少部分地结合到所述处理器中，用于监测和检测与在具有所述处理器的所述设备处的机器学习操作相关的神经网络；生成模型逻辑，所述生成模型逻辑如由所述处理器促进或至少部分地结合到所述处理器中，用于基于所述神经网络中的一个或多个的一个或多个拓扑而生成递归生成模型；以及判别模型逻辑，所述判别模型逻辑如由所述处理器促进或至少部分地结合到所述处理器中，用于将所述生成模型转换成判别模型。
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