[发明专利]用于使用惯性自动编码器来学习和预测时间序列数据的系统和方法在审
| 申请号： | 201780062129.7 | 申请日： | 2017-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN109844770A | 公开（公告）日： | 2019-06-04 |
| 发明（设计）人： | P.伯查德 | 申请（专利权）人： | 高盛有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N3/02 | 分类号： | G06N3/02;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 高苇娟;闫小龙 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 一种方法包括使用计算网络（100）来学习和预测时间序列数据。计算网络被配置成接收时间序列数据并执行对时间序列数据的变换‑不变编码。计算网络包括一个或多个编码层（102、104、106）。该方法还包括通过变换的惯性调整来反馈对时间序列数据的未来预测。惯性调整维持计算网络中的不变量。计算网络可以进一步包括一个或多个池化层（108、110、112），每个池化层被配置成降低数据的维度，其中所述一个或多个池化层提供该编码的变换不变性。 | ||
| 搜索关键词： | 时间序列数据 计算网络 池化 预测 自动编码器 编码层 不变性 配置 维度 反馈 学习 | ||
【主权项】：
1.一种方法，包括：使用计算网络来学习和预测时间序列数据，所述计算网络被配置成接收所述时间序列数据并执行对所述时间序列数据的变换‑不变编码，所述计算网络包括一个或多个编码层；以及通过变换的惯性调整来反馈对所述时间序列数据的未来预测，所述惯性调整维持所述计算网络中的不变量。
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