-
公开(公告)号：CN107292323B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201610201154.6
申请日：2016-03-31
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06V10/774
Abstract: 本公开的实施例涉及用于训练混合模型的方法和设备。该混合模型包括多个子模型。该方法包括：响应于接收到第一数据集，确定第一数据集相对于多个子模型的第一分布。该方法还包括：迭代执行以下操作至少一次，直至收敛条件被满足：基于第一分布，降低多个子模型中的第一子模型的第一子空间维度；以及基于降低后的第一子空间维度，更新第一分布。本公开的实施例能够实现自动学习用于降维的混合模型。
-
公开(公告)号：CN104969216B
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201480007228.1
申请日：2014-01-08
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 一种分级潜在结构设置单元81设置分级潜在结构，该分级潜在结构是其中潜在变量由树结构代表并且代表概率模型的分量位于树结构的最低级的节点处的结构。变分概率计算单元82计算路径潜在变量的变分概率，该路径潜在变量是在分级路径结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的潜在变量。分量优化单元83优化用于计算出的变分概率的分量中的每个分量。门控函数优化单元84优化门控函数模型，该门控函数模型是用于基于分级潜在结构中的节点中的潜在变量的分量概率、根据该节点中的多变元数据确定分支方向的模型。
-
-
-
公开(公告)号：CN105556546B
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201480051777.9
申请日：2014-09-02
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N7/00
Abstract: 主要目标在于提供能够解决前述问题的分层隐变量模型估计设备、分层隐变量模型估计方法、供应量预测设备、供应量预测方法、以及记录介质。分层隐结构设置单元82设置分层隐结构，该分层隐结构为其中隐变量由树结构表示并且表示概率模型的成分位于树结构的最低层的节点处的结构。变分概率计算单元81计算路径隐变量的变分概率，该路径隐变量为在分层隐结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的隐变量。成分优化单元83针对计算出的变分概率而优化成分中的每个成分。门函数优化单元84基于节点中的隐变量的变分概率来优化门函数模型，该门函数模型为用于根据分层隐结构的节点中的多变量数据来确定分支方向的模型。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108629062A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201710184638.9
申请日：2017-03-24
Applicant: 日本电气株式会社
Abstract: 本申请提供了一种用于定价优化的方法、装置和系统。根据本公开的用于定价优化的方法包括基于与产品定价相关的特征执行仿真建模，以建立描述特征之间的关系的数据生成模型；以及基于所述数据生成模型执行定价优化，以确定最优定价方案。在本公开的实施方式中，能够真实地还原数据的生成过程，减少与定价过程无关的因素，因而获得最后定价方案更加准确，并能够增强客户认可度。
-
公开(公告)号：CN107292325A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610201558.5
申请日：2016-03-31
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6267
Abstract: 本公开的实施例涉及用于训练混合模型的方法和设备。该混合模型包括多个子模型。该方法包括：响应于接收到流数据中的第一数据集，确定第一数据集相对于多个子模型间的第一分布；以及基于第一分布来更新用于多个子模型的模型参数。该方法还包括：响应于接收到流数据中在第一数据集之后的第二数据集，确定第二数据集相对于多个子模型间的第二分布；以及基于第二分布来更新用于多个子模型的模型参数。本公开的实施例能够实现在流数据背景下在线学习混合模型。
-
公开(公告)号：CN104160412B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201380009657.8
申请日：2013-04-30
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N5/04
Abstract: 提供了潜变量模型估计装置，该潜变量模型估计装置即使在模型候选的数目随着潜状态数以及观测概率的种类的增加而呈指数增加时，也能够实现高速模型选择。变分概率计算单元(71)通过最大化基准值来计算变分概率，该基准值被定义为近似量的下界，其中关于对完全变量的估计量执行边缘化对数似然函数的拉普拉斯近似。模型估计单元(72)通过对于每个潜状态估计观测概率的种类和参数来估计优化潜变量模型。收敛确定单元(73)确定基准值是否收敛，当计算变分概率时变分概率计算单元(71)使用该基准值。
-
公开(公告)号：CN105556546A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201480051777.9
申请日：2014-09-02
Applicant: 日本电气株式会社
IPC: G06N7/00
CPC classification number: G06N5/02 , G06N7/005 , G06N99/005
Abstract: 主要目标在于提供能够解决前述问题的分层隐变量模型估计设备、分层隐变量模型估计方法、供应量预测设备、供应量预测方法、以及记录介质。分层隐结构设置单元82设置分层隐结构，该分层隐结构为其中隐变量由树结构表示并且表示概率模型的成分位于树结构的最低层的节点处的结构。变分概率计算单元81计算路径隐变量的变分概率，该路径隐变量为在分层隐结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的隐变量。成分优化单元83针对计算出的变分概率而优化成分中的每个成分。门函数优化单元84基于节点中的隐变量的变分概率来优化门函数模型，该门函数模型为用于根据分层隐结构的节点中的多变量数据来确定分支方向的模型。
-
公开(公告)号：CN104969216A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201480007228.1
申请日：2014-01-08
Applicant: 日本电气株式会社
CPC classification number: G06N7/005 , G06F17/18 , G06K9/00536 , G06N5/02 , G06N5/025
Abstract: 一种分级潜在结构设置单元81设置分级潜在结构，该分级潜在结构是其中潜在变量由树结构代表并且代表概率模型的分量位于树结构的最低级的节点处的结构。变分概率计算单元82计算路径潜在变量的变分概率，该路径潜在变量是在分级路径结构中的将根节点链接到目标节点的路径中包括的潜在变量。分量优化单元83优化用于计算出的变分概率的分量中的每个分量。门控函数优化单元84优化门控函数模型，该门控函数模型是用于基于分级潜在结构中的节点中的潜在变量的分量概率、根据该节点中的多变元数据确定分支方向的模型。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
31
records
(took 0.03 seconds)
