[发明专利]使用非线性条件标准化流模型的训练和数据合成和概率推断在审
| 申请号： | 202010686350.3 | 申请日： | 2020-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN112241788A | 公开（公告）日： | 2021-01-19 |
| 发明（设计）人： | A·巴塔查里亚;C-N·施特雷勒 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04;G06N5/04;B60W10/18;B60W10/20;B60W30/09;B60W60/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 刘书航;刘春元 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： |
数据概率分布的学习使得能够实现各种应用，其包括但不限于数据合成和概率推断。提供了一种条件非线性标准化流模型以及用于训练所述模型的系统和方法。标准化流模型可以被训练以建模未知的和复杂的条件概率分布，这是许多现实生活应用的核心。例如，经训练的标准化流模型可以用在（半）自主驾驶系统中，以推断行人在给定行人特征 |
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| 搜索关键词： | 使用 非线性 条件 标准化 模型 训练 数据 合成 概率 推断 | ||
【主权项】：
暂无信息
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