[发明专利]整体式学习预测装置与方法、以及计算机可读的存储介质在审
| 申请号： | 201611129911.X | 申请日： | 2016-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN108073666A | 公开（公告）日： | 2018-05-25 |
| 发明（设计）人： | 谢欣龙;阙壮华 | 申请（专利权）人： | 财团法人工业技术研究院 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 任岩 |
| 地址： | 中国台湾新竹*** | 国省代码： | 中国台湾;71 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种整体式学习预测装置，该装置包含：损失模块，接收样本数据，由样本数据的第一预测结果与一实际结果来计算损失；多样性模块，接收样本数据，由该样本数据在至少一假说的第二预测结果来计算出该至少一假说间的多样性；样本权重模块，与该多样性模块相连接，由该第一预测结果与该实际结果计算该样本数据的可修正值，并由该可修正值来给样本权重值；以及整合权重模块，与该损失模块、该多样性模块与该样本权重模块相连接，由该损失、该多样性与该样本权重值建立目标函数，并借由该目标函数训练出整合权重值。其中，该整合权重值与过去多个时间点的整合权重值加以整合，计算出适应性整合权重值。 | ||
| 搜索关键词： | 权重 整合 样本数据 多样性 样本 权重模块 预测结果 学习预测装置 目标函数 实际结果 整体式 计算机可读 存储介质 时间点 | ||
【主权项】：
1.一整体式学习预测装置，其特征在于，该装置包括：一损失模块，接收一样本数据，由该样本数据的一第一预测结果与一实际结果来计算一损失；一多样性模块，接收该样本数据，由该样本数据在至少一假说的一第二预测结果来计算出该至少一假说间的一多样性；一样本权重模块，由该第一预测结果与实际结果计算该样本数据的一可修正值，并由该可修正值来给一样本权重值；以及一整合权重模块，与该损失模块、该多样性模块与该样本权重模块相连接，由该损失、该多样性与该样本权重值建立一目标函数，并该目标函数来训练出一整合权重值；其中，该整合权重值与过去多个时间点的该整合权重值加以整合，计算出一适应性整合权重值。
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