[发明专利]降低执行机器学习任务的计算成本的方法和系统在审
| 申请号： | 201910410996.6 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110737528A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 森村哲郎;奥户道子;胜木孝行 | 申请（专利权）人： | 国际商业机器公司 |
| 主分类号： | G06F9/50 | 分类号： | G06F9/50;G06N20/00 |
| 代理公司： | 11247 北京市中咨律师事务所 | 代理人： | 于静;杨晓光 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 美国;US |
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| 摘要： | 本发明涉及一种降低执行机器学习任务的计算成本的方法和系统。一种用于降低执行机器学习任务的计算成本的计算机实现的方法，包括：生成对应于多个状态的一个或多个状态分区候选者，所述多个状态与部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)模型相关联；基于用于所述一个或多个状态分区候选者中的给定状态分区候选者的状态转移矩阵，确定所述给定状态分区候选者满足合并条件；以及使用所述给定状态分区候选者并基于具有合并状态的所述POMDP模型来执行机器学习任务。 | ||
| 搜索关键词： | 给定状态 机器学习 分区 状态分区 马尔可夫决策过程 状态转移矩阵 计算机实现 合并条件 可观察 关联 合并 | ||
【主权项】：
1.一种用于降低执行机器学习任务的计算成本的计算机实现的方法，包括：/n由在操作上耦合到存储器的至少一个处理器设备生成对应于多个状态的一个或多个状态分区候选者，所述多个状态与部分可观察马尔可夫决策过程POMDP模型相关联；/n由所述至少一个处理器设备基于用于所述一个或多个状态分区候选者中的给定状态分区候选者的状态转移矩阵来确定所述给定状态分区候选者满足合并条件；以及/n由所述至少一个处理器设备使用所述给定状态分区候选者并基于具有合并状态的所述POMDP模型来执行机器学习任务。/n
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