申请/专利权人：D5AI有限责任公司

申请日：2018-05-31

公开（公告）日：2020-03-17

公开（公告）号：CN110892417A

主分类号：G06N3/02(20060101)

分类号：G06N3/02(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：["20170605 US 62/515,142"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2020.04.10#实质审查的生效;2020.03.17#公开

摘要：方法和计算机系统通过以下方式来改善经训练的基础深度神经网络，即通过在结构上改变所述基础深度神经网络以创建更新的深度神经网络，使得相对于所述基础深度神经网络，所述更新的深度神经网络在训练数据上未产生性能下降。所述更新的深度神经网络随后进行训练。同时，用于在机器学习系统中使用的异步代理包括第二机器学习系统ML2，其将被训练以执行某些机器学习任务。所述异步代理进一步包括学习教练LC和任选的数据选择器机器学习系统DS。所述数据选择机器学习系统DS的目的是使所述第二级机器学习系统ML2在其学习过程中效率更高通过选择一组较小但足够的训练数据和或更有效通过选择一组集中于某项重要任务的训练数据。所述学习教练LC是协助所述DS和所述ML2学习的机器学习系统。多个异步代理也可以彼此通信，每个异步代理在其各自的学习教练的指导下进行异步训练和增长以执行不同的任务。

主权项：1.一种用于改善深度神经网络的方法，包括：用训练数据将基础深度神经网络训练到期望的性能标准，其中：所述基础深度神经网络包括输入层、输出层以及位于所述输入层和所述输出层之间的第一隐藏层；所述第一隐藏层包括第一节点；以及所述第一节点包括第一入弧和第一出弧；在结构上改变所述基础深度神经网络以创建更新的深度神经网络，其中相对于所述基础深度神经网络，所述更新的深度神经网络在所述训练数据上未产生性能下降；以及随后训练所述更新的深度神经网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： D5AI有限责任公司 具有学习教练的异步代理以及在不降低性能的情况下在结构上修改深度神经网络

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