学习多个随机变量之间的随机推断模型的方法和装置

    公开(公告)号:CN113516153A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110381691.4

    申请日:2021-04-09

    Abstract: 一种用于操作神经网络的系统和方法。在一些实施例中,神经网络包括变分自编码器,并且训练神经网络包括用第一随机变量的多个样本以及第二随机变量的多个样本来训练变分自编码器,第一随机变量的多个样本和第二随机变量的多个样本不成对,训练神经网络包括基于第一损失函数来更新神经网络中的权重,第一损失函数基于与以下之间的一致性的偏差的度量:从第一随机变量到第二随机变量的条件生成路径,以及从第二随机变量到第一随机变量的条件生成路径。

    学习多个随机变量之间的随机推断模型的方法和装置

    公开(公告)号:CN113516153B

    公开(公告)日:2024-05-24

    申请号:CN202110381691.4

    申请日:2021-04-09

    Abstract: 一种用于操作神经网络的系统和方法。在一些实施例中,神经网络包括变分自编码器,并且训练神经网络包括用第一随机变量的多个样本以及第二随机变量的多个样本来训练变分自编码器,第一随机变量的多个样本和第二随机变量的多个样本不成对,训练神经网络包括基于第一损失函数来更新神经网络中的权重,第一损失函数基于与以下之间的一致性的偏差的度量:从第一随机变量到第二随机变量的条件生成路径,以及从第二随机变量到第一随机变量的条件生成路径。

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