[发明专利]通过细化模型输出来训练人工智能在审
| 申请号： | 201980033820.1 | 申请日： | 2019-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN112166443A | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | V·米塔尔;杜亮;R·纳拉亚南;R·亚伯拉罕 | 申请（专利权）人： | 微软技术许可有限责任公司 |
| 主分类号： | G06N5/00 | 分类号： | G06N5/00;G06F16/28;G06F16/242;G06F16/9035 |
| 代理公司： | 北京市金杜律师事务所 11256 | 代理人： | 辛鸣 |
| 地址： | 美国华*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 人工智能的改进训练。通过将输入数据集应用于人工智能(AI)来获取原始输出数据。这样的原始输出数据有时难以解释。本文中定义的原理提供了一种系统性方法以细化针对各种AI模型的输出。AI模型集合表征结构被用于细化AI模型输出的目的，以便更加有用。对于多个并且也许是大量AI模型中的每个AI模型，表征结构表示由于AI模型向输入数据的应用而产生的输出数据的细化。在从AI模型获取输出数据之后，可以应用适当的细化。然后，可以对经细化的数据进行语义索引以提供语义索引。表征结构还可以提供定制信息以允许对照语义索引进行直观查询。 | ||
| 搜索关键词： | 通过 细化 模型 输出 训练 人工智能 | ||
【主权项】：
暂无信息
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