[发明专利]用于多任务学习的方法及系统在审
| 申请号： | 202080018225.3 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN113543861A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 马修·霍尔布鲁克;詹尼弗·霍布斯;帕特里克·约瑟夫·卢西 | 申请（专利权）人： | 斯塔特斯公司 |
| 主分类号： | A63F13/216 | 分类号： | A63F13/216;A63F13/25;A63F13/35;G06N7/00 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 杨媛媛 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文公开了一种生成多模态预测的方法。计算系统从数据存储装置中检索赛事数据。赛事数据包括跨多个赛季的多个赛事的信息。计算系统通过混合密度网络学习与赛事数据中每场比赛之后的下一场比赛相关联的多个值，通过从赛事数据生成输入向量，来使用混合密度网络生成预测模型。混合密度网络被训练成几乎同时输出多个值。计算系统接收针对竞赛中的赛事的赛事数据集。赛事数据集包括至少针对比赛场地位置和当前得分的信息。计算系统经由预测模型，基于赛事数据集生成与赛事之后的下一个赛事相关联的多个值。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 任务 学习 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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