[发明专利]作为对机器学习模型字符串填充抑制的经投影的向量修改在审
| 申请号： | 202110214354.6 | 申请日： | 2021-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN113449299A | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | E·G·彼得森 | 申请（专利权）人： | 西兰克公司 |
| 主分类号： | G06F21/56 | 分类号： | G06F21/56;G06K9/62;G06N3/04;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 黄倩 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本公开的实施例涉及作为对机器学习模型字符串填充抑制的经投影的向量修改。工件被接收，特征从该工件被提取以便填充向量。使用特征简化操作，向量中的特征可以被简化，以导致具有多个桶的经修改的向量。预定类型的特征的存在可以在经修改的向量的对得分的影响高于预定阈值的桶内被标识。然后在经修改的向量的高影响桶内所标识的特征的贡献被减弱。经修改的向量被输入到分类模型中，以生成可以被提供给消费应用或过程的得分。还描述了有关的装置、系统、技术和制品。 | ||
| 搜索关键词： | 作为 机器 学习 模型 字符串 填充 抑制 投影 向量 修改 | ||
【主权项】：
暂无信息
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