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申请/专利权人：X开发有限责任公司
摘要：定义了要经由执行机器学习模型来模拟的条件集。对于每个条件，识别可学习的特定条件参数集以配置模型架构。与该条件集中的第一条件相关联的第一可学习特定条件参数可以被识别为共享或全局参数，该共享或全局参数将具有与与另一条件相关联的至少另一可学习特定条件参数相同的值。一个或多个参数数据结构可以配置有用于条件集的特定条件参数集的参数值，其中该配置施加第一特定条件参数的值和至少一个其他特定条件参数的至少一个值相同的约束。可以使用配置的参数数据结构来训练机器学习模型。
主权项：1.一种方法，包括：定义要经由执行机器学习模型来模拟的条件集；针对所述条件集中的每个条件，识别可学习的特定条件参数集，以配置用于所述条件的模型架构；规定与所述条件集中的第一条件相关联的第一可学习特定条件参数是共享或全局参数，所述共享或全局参数将具有与至少一个其他可学习特定条件参数相同的值，其中，所述至少一个其他可学习特定条件参数中的每一个与所述条件集中的对应的其他条件相关联；利用针对所述条件集的所述特定条件参数集的参数值来配置一个或多个参数数据结构，其中，所述配置施加如下约束：所述第一特定条件参数的值和所述至少一个其他特定条件参数的所述至少一个值彼此相同；使用所配置的一个或多个参数数据结构来训练所述机器学习模型；以及通过处理另一数据集来执行所训练的机器学习模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： X开发有限责任公司 用于模型训练的参数和状态初始化
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