[发明专利]具有任务特定路径的多任务神经网络在审
| 申请号： | 201880005904.X | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN110168578A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 丹尼尔·彼得·维尔斯特拉;克里桑塔·托马斯·费尔南多;亚历山大·普里策尔;迪伦·苏尼尔·巴纳尔斯;查尔斯·布伦代尔;安德烈-亚历山德鲁·鲁苏;约里·茨沃尔斯;戴维·哈 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 李宝泉;任庆威 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 用于使用多任务神经网络的方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序。一种方法包括接收第一网络输入以及识别要在第一网络输入上执行的第一机器学习任务的数据；选择特定于第一机器学习任务的通过超神经网络中多个层的路径，所述路径针对每一层指定层中的在执行第一机器学习任务时被指派为活动的模块化神经网络的真子集；并且使超神经网络使用(i)对于每一层，层中的被所选择的路径指派为活动的模块化神经网络，以及(ii)对应于所识别的第一机器学习任务的一个或多个输出层的集合来处理第一网络输入。 | ||
| 搜索关键词： | 神经网络 机器学习 模块化 指派 计算机存储介质 计算机程序 网络 输出层 真子集 集合 | ||
【主权项】：
1.一种系统，包括一个或多个计算机以及存储指令的一个或多个存储设备，所述指令在由所述一个或多个计算机执行时使得所述一个或多个计算机实现：超神经网络，包括：一个接一个地布置在堆栈中的多个层，其中，每一层包括相应的多个模块化神经网络，并且其中，每一层中的所述模块化神经网络均被配置为接收用于该层的层输入并且生成相应的模块化输出；以及一个或多个输出层的多个集合，其中，输出层的每个集合对应于来自多个机器学习任务的不同机器学习任务，并且其中，一个或多个输出层的每个集合被配置为接收堆栈输出并且生成特定于对应的机器学习任务的神经网络输出；以及子系统，所述子系统被配置为执行操作，所述操作包括：接收第一网络输入以及从所述多个机器学习任务识别要在所述第一网络输入上执行的第一机器学习任务的数据；选择特定于所述第一机器学习任务的通过所述多个层的路径，所述路径针对所述层中的每一个指定该层中的在执行所述第一机器学习任务时被指派为活动的所述模块化神经网络的真子集；以及使所述超神经网络使用(i)对每一层，该层中的被所选择的路径指派为活动的所述模块化神经网络，以及(ii)对应于所识别的第一机器学习任务的一个或多个输出层的集合，来处理所述第一网络输入。
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