[发明专利]用任意费用函数训练学习系统有效
| 申请号： | 200680025778.1 | 申请日： | 2006-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN101536020A | 公开（公告）日： | 2009-09-16 |
| 发明（设计）人： | C·J·博格斯;Y·E·阿吉彻里 | 申请（专利权）人： | 微软公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 | 代理人： | 顾嘉运 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本发明涉及用于训练机器学习系统的系统和方法。许多费用函数是不平滑或不可微分的，并且在机器学习系统的训练期间不能被容易地使用。机器学习系统可以至少部分基于由该学习系统生成的已分级或排序的结果而包括一组估计梯度。该估计梯度可以被选择以反映费用函数的需求，并用来代替费用函数以在学习系统的训练期间用于确定或修改该学习系统的参数。 | ||
| 搜索关键词： | 任意 费用 函数 训练 学习 系统 | ||
【主权项】：
1. 一种用于依照不可微分费用函数训练机器学习系统来结构化数据的方法，包括：从一组输入数据生成结构化数据；至少部分基于所述结构化数据以及上述费用函数的至少一个要求，获得至少一个估计梯度；以及基于所述至少一个梯度，更新所述机器学习系统的至少一个参数。
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