[发明专利]有属性序列的机器学习系统和方法在审
| 申请号： | 201910719231.0 | 申请日： | 2019-08-06 |
| 公开（公告）号： | CN110826686A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 庄中方;A·阿罗拉;J·扎瓦维;孔祥南;E·润丹斯坦纳 | 申请（专利权）人： | 艾玛迪斯简易股份公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 11038 | 代理人： | 高欣 |
| 地址： | 法国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及有属性序列的机器学习系统和方法。用于嵌入有属性序列数据的机器学习系统和方法。有属性序列数据包括具有固定数量的属性数据元素的属性数据部分和具有可变数量的序列数据元素的序列数据部分。属性网络模块包括前馈神经网络，被配置为将属性数据部分转换为具有第一数量的属性特征的经编码的属性向量。序列网络模块包括递归神经网络，被配置为将序列数据部分转换为具有第二数量的序列特征的经编码的序列向量。在使用中，机器学习系统学习并输出输入有属性序列数据的固定长度特征表示，该固定长度特征表示编码不同属性数据元素之间的依赖性、不同序列数据元素之间的依赖性，以及有属性序列数据内属性数据元素和序列数据元素之间的依赖性。 | ||
| 搜索关键词： | 属性 序列 机器 学习 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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