申请/专利权人：三菱电机株式会社

申请日：2022-09-30

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118265989A

主分类号：G06N3/0985

分类号：G06N3/0985;G06N3/096;G06N3/082;G06N3/084;G06N7/01;G06N3/086;G06N3/094;G06N3/092;G06N3/045

优先权：["20211125 US 63/264,582","20220201 US 17/649,578"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：提供了用于人工神经网络架构的自动化构建的系统和方法。该系统包括被配置为接收和发送信号的一组接口和数据链路，其中，信号包括训练数据、验证数据和测试数据的数据集，其中，信号包括多维信号形式的一组随机变量因子，其中，随机变量因子的一部分与要识别的任务标签以及滋扰变化相关联。该系统还包括一组存储体，以存储一组可重构深度神经网络DNN块、超参数、可训练变量、中间神经元信号和临时计算值，临时计算值包括前向传递信号和后向传递梯度。该系统还包括至少一个处理器，至少一个处理器与接口和存储体相连接，被配置为将信号和数据集提交到可重构DNN块中，其中，该至少一个处理器被配置为探索预处理方法和后处理方法、正则化模块的超参数，以使得可重构DNN块实现滋扰鲁棒的贝叶斯推理，从而可在具有域转移的情况下迁移到新数据集。

主权项：1.一种用于人工神经网络架构的自动化构建的系统，所述系统包括：一组接口和数据链路，所述一组接口和数据链路被配置为接收和发送信号，其中，所述信号包括训练数据、验证数据和测试数据的数据集，其中，所述信号包括多维信号X形式的一组随机变量因子，其中，所述随机变量因子的一部分与要识别的任务标签Y以及滋扰变化S相关联；一组存储体，所述一组存储体用于存储一组可重构深度神经网络DNN块，其中，每个可重构DNN块配置有主任务管线模块以及一组辅助正则化模块，所述主任务管线模块用于从所述多维信号X中识别所述任务标签Y，所述一组辅助正则化模块用于调整多个潜在变量Z和所述滋扰变化S之间的解离，其中，所述存储体还包括超参数、可训练变量、中间神经元信号和临时计算值，所述临时计算值包括前向传递信号和后向传递梯度；至少一个处理器，所述至少一个处理器与所述接口和所述存储体相连接，并且被配置为将信号和数据集提交到所述可重构DNN块中，其中，该至少一个处理器被配置为对于一组图形模型、一组样本前正则化方法、一组预处理方法、一组后处理方法以及一组样本后自适应方法执行探索来通过修改所述存储体中的超参数重构所述可重构DNN块，以使得任务预测对于所述滋扰变化S不敏感。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 三菱电机株式会社 用于具有域解离的自动化迁移学习的系统和方法

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