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申请/专利权人：大陆智行德国有限公司
申请日：2022-11-24
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118265987A
主分类号：G06N3/084
分类号：G06N3/084;G06N3/09;G06N3/0464;G06N20/00;B60W60/00
优先权：["20211129 DE 102021213392.4"]
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及训练用于量化输出数据Y'不确定性U的机器学习系统1的方法。在此，提供包括训练输入数据X和训练目标值Y的训练数据X、Y。借助训练数据X、Y调整机器学习系统1的参数，使机器学习系统1在输入训练输入数据X时生成与训练目标值Y相似的输出数据Y'，并生成重构数据X'；Y”，其是训练数据X、Y已知程度的量度。此外，本发明还涉及量化机器学习系统1输出数据Y'不确定性U的方法，机器学习系统已根据上述方法进行了训练。在此，由机器学习系统1从输入数据X生成输出数据Y'，并由机器学习系统1生成重构数据X'；Y”。借助度量4、重构数据X'；Y”及与重构数据X'；Y”相应的数据X；Y'生成偏差值，偏差值是对输入数据X而言训练数据X、Y已知程度的量度，量化输出数据Y'不确定性U，并分配给输出数据Y'。
主权项：1.训练用于量化输出数据Y'不确定性U的机器学习系统1的方法，其中，提供包括训练输入数据X和训练目标值Y的训练数据X、Y，并借助训练数据X、Y将机器学习系统1的参数调整为，使机器学习系统1在输入训练输入数据X时生成与训练目标值Y相似的输出数据Y'；以及生成重构数据X'；Y”，所述重构数据是训练数据X、Y已知程度的量度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大陆智行德国有限公司 量化机器学习系统输出数据不确定性的方法和系统及训练机器学习系统的方法
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