[发明专利]使用生物统计数据训练感知任务的机器学习模型在审
| 申请号： | 202080012864.9 | 申请日： | 2020-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN113396422A | 公开（公告）日： | 2021-09-14 |
| 发明（设计）人： | 阿伦·扬森;马尔科姆·斯莱尼 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 邓聪惠;周亚荣 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 一般而言，本公开涉及训练机器学习模型(例如人工神经网络)以基于当活体正执行感知或认知任务的同时，从活体收集的生物统计数据(例如脑电波记录)执行感知或认知任务的系统和方法。特别地，本公开的方面涉及新的监督范式，通过该范式，使用在生物体感知的那些示例(例如，查看图像、收听语音等)的同时，与从活体(例如人类)收集的诸如神经活动记录的伴随生物统计数据(例如脑电图数据、皮层电图数据、功能性近红外光谱和/或脑磁图数据)配对的示例刺激来训练机器学习特征提取模型。 | ||
| 搜索关键词： | 使用 生物 统计数据 训练 感知 任务 机器 学习 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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