[发明专利]动态地管理人工神经网络

摘要

在一些实施例中，所公开的主题涉及在机器学习系统中使用具有多个人工神经网络的套接字层，来为机器学习服务创建可定制的输入和输出。机器学习服务可以包括多个卷积神经网络和多个预训练的全连接神经网络以找到最佳拟合。在一个实施例中，当定制的输入或输出数据不是预训练的人工神经网络的良好拟合时，套接字层可以自动请求附加卷积层或神经网络的新训练，以动态地管理机器学习系统，以适应定制的输入或定制的输出。描述并保护了其他实施例。

主权项

1.一种计算机实现的方法，其用于管理机器学习系统中的多个人工神经网络，所述方法包括：接收用于所述多个人工神经网络的定制的输入数据层的输入数据，所述输入数据已经识别了物理特性、组织特性或化学特性，并通过至少一个卷积层处理所述输入数据，以产生经卷积处理的输入数据；确认所述输入数据的一系列已识别的物理特性、组织特性或化学特性；确认所述经卷积处理的输入数据拟合定制的输入层；响应于所述经卷积处理的输入数据拟合所述定制的输入层的指示：将所述定制的输入层的特性转换为所述多个人工神经网络的输入套接字层，将所述定制的输入层的特性放入所述多个人工神经网络的输入套接字层中，并使用所述多个人工神经网络继续准备输出预测；以及响应于所述经卷积处理的输入数据不拟合所述定制的输入层的指示：请求附加卷积层过程或新的神经网络模型训练中的至少一个，并继续准备输出预测，其中，所述输入套接字层被配置为自动且动态地启动对所述机器学习系统的改变以适应所述输入数据。