[发明专利]具有学习教练的异步代理以及在不降低性能的情况下在结构上修改深度神经网络

摘要

方法和计算机系统通过以下方式来改善经训练的基础深度神经网络，即通过在结构上改变所述基础深度神经网络以创建更新的深度神经网络，使得相对于所述基础深度神经网络，所述更新的深度神经网络在训练数据上未产生性能下降。所述更新的深度神经网络随后进行训练。同时，用于在机器学习系统中使用的异步代理包括第二机器学习系统ML2，其将被训练以执行某些机器学习任务。所述异步代理进一步包括学习教练LC和任选的数据选择器机器学习系统DS。所述数据选择机器学习系统DS的目的是使所述第二级机器学习系统ML2在其学习过程中效率更高(通过选择一组较小但足够的训练数据)和/或更有效(通过选择一组集中于某项重要任务的训练数据)。所述学习教练LC是协助所述DS和所述ML2学习的机器学习系统。多个异步代理也可以彼此通信，每个异步代理在其各自的学习教练的指导下进行异步训练和增长以执行不同的任务。