[发明专利]用于语言建模和预测的改进的人工神经网络方法、电子设备有效
| 申请号： | 201680040427.1 | 申请日： | 2016-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN107836000B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | M·雷伊;M·J·威尔森 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 酆迅 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及改进的人工神经网络，其用于基于输入序列项目来预测项目序列中的一个或多个下一项目。改进的人工神经网络大大降低了存储器的需求，使其适用于诸如移动电话和平板电脑等电子设备。本发明包括改进的人工神经网络在其上操作的电子设备、以及使用改进的人工神经网络来对序列中的一个或多个下一项目进行预测的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 语言 建模 预测 改进 人工 神经网络 方法 电子设备 | ||
【主权项】：
一种电子设备，包括：处理器，至少一个输入接口，以及人工神经网络，所述人工神经网络包括输入层、输出层以及至少第一隐藏层和第二隐藏层，其中所述第二隐藏层的单元的数目等于所述输入层的单元的数目；其中所述处理器被配置为通过以下方式、基于在所述至少一个输入接口处所接收的输入序列项目来生成项目序列中的一个或多个预测的下一项目：使用存储的数据来取回与所述输入序列项目相对应的上下文向量；利用所述人工神经网络来处理所述上下文向量；通过使用所述存储的数据来对所述人工神经网络的所述第二隐藏层的输出进行变换，以在所述人工神经网络的所述输出层处取回输出向量，其中所述输出向量与一个或多个预测的下一项目相对应；以及输出所述输出向量。
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