[发明专利]用于随机尖峰贝叶斯网络的基于事件的推断和学习有效
| 申请号： | 201580009313.6 | 申请日： | 2015-02-19 |
| 公开（公告）号： | CN106030620B | 公开（公告）日： | 2019-04-16 |
| 发明（设计）人： | X·王;B·F·贝哈巴迪;A·霍斯劳沙希 | 申请（专利权）人： | 高通股份有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N7/00 |
| 代理公司： | 上海专利商标事务所有限公司 31100 | 代理人： | 唐杰敏 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 一种执行基于事件的贝叶斯推断和学习的方法包括在每个节点处接收输入事件。该方法还包括将偏置权重和/或连接权重应用于输入事件以获得中间值。该方法进一步包括基于中间值来确定节点状态。此外，该方法包括基于节点状态来计算表示后验概率的输出事件率以根据随机点过程来生成输出事件。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 随机 尖峰 贝叶斯 网络 基于 事件 推断 学习 | ||
【主权项】：
1.一种计算机实现的用于在计算网络中执行基于事件的贝叶斯推断的方法，包括：在多个计算节点中的每个计算节点处接收输入事件，其中所述输入事件是经由相机提供的输入流；将偏置权重或连接权重中的至少一者应用于所述输入事件以获得中间值；至少部分地基于所述中间值来确定节点状态；以及至少部分地基于所述节点状态来计算表示后验概率的输出事件率以根据随机点过程来生成输出事件，其中所述输出事件是给定空间中的对象的具体位置；其中所述方法进一步包括：供应所述输出事件作为反馈以提供附加的输入事件；将第二组连接权重应用于所述附加的输入事件以获得第二组中间值；以及至少部分地基于所述节点状态和所述第二组中间值来计算至少一个隐藏节点状态。
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