本公開總體上涉及機(jī)器學(xué)習(xí)算法，并且特別地涉及從機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成嵌入空間的方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、機(jī)器學(xué)習(xí)(ml)算法是整個人工智能領(lǐng)域的一部分，并且可用于從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)(例如，逐步改進(jìn)特定任務(wù)的性能)，而無需顯式編程。例如，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以用于控制物理資產(chǎn)，其中機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以用相關(guān)歷史數(shù)據(jù)(例如，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集)來訓(xùn)練。然而，在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集(即使相對較大)沒有考慮數(shù)據(jù)的特殊性的意義上，當(dāng)前的ml算法可缺乏任何控制。機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(其中可以為網(wǎng)絡(luò)的每一層確定嵌入)、決策樹/森林(其中可以為樹的每個深度確定嵌入)和整體模型(其中可以僅為輸入空間確定嵌入)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

技術(shù)特征：

1.一種從在具有一個或多個處理器的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成嵌入空間的方法，所述方法包括：

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，由所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法來生成所述嵌入空間包括使用所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個或多個層生成所述嵌入空間，所述一個或多個層中的每一層提供從輸入空間到輸出空間的變換，其中所述輸入空間的基數(shù)等于前一層的輸出空間的所述基數(shù)。

3.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，生成所述嵌入空間包括生成所述多個誘導(dǎo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，所述多個誘導(dǎo)數(shù)據(jù)點(diǎn)中的每個誘導(dǎo)數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)于密度分布的質(zhì)心，捕獲所述多個訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)的密度分布以提供多個質(zhì)心，所述多個質(zhì)心是所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的所述多個訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)的代表點(diǎn)。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，生成所述嵌入空間包括生成所述多個誘導(dǎo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，所述多個訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)的每個集群由高斯分布表示，所述多個誘導(dǎo)數(shù)據(jù)點(diǎn)中的每個對應(yīng)于所述高斯分布的質(zhì)心。

5.如權(quán)利要求1所述的方法，進(jìn)一步包括由傳感器裝置生成通過所述計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的所述輸入接收的所述輸入操作數(shù)據(jù)。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述輸入操作數(shù)據(jù)包括遙感數(shù)據(jù)。

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹或整體模型。

8.如權(quán)利要求7所述的方法，其中，在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，生成所述嵌入空間是在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個或多個層中執(zhí)行的。

9.如權(quán)利要求7所述的方法，其中，在所述決策樹中，生成所述嵌入空間是在所述決策樹的每個深度處執(zhí)行的。

10.如權(quán)利要求7所述的方法，其中，在所述整體模型中，生成所述嵌入空間是針對輸入空間來執(zhí)行的。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明的發(fā)明名稱是“從機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成嵌入空間”。一種從機(jī)器學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成嵌入空間的系統(tǒng)和方法。方法包括：通過計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的輸入，由在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)上實(shí)現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法的一個或多個層接收輸入操作數(shù)據(jù)點(diǎn)，使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)集生成嵌入空間，嵌入空間包括多個誘導(dǎo)數(shù)據(jù)點(diǎn)，每個誘導(dǎo)數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)于訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)的集群，將輸入操作數(shù)據(jù)點(diǎn)與多個誘導(dǎo)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行比較，確定在距輸入操作數(shù)據(jù)點(diǎn)固定距離內(nèi)的多個訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)中是否存在足夠的支持歷史數(shù)據(jù)點(diǎn)集，并基于確定來生成警報(bào)以使得用戶或電子控制器能夠采取適當(dāng)?shù)膭幼?，以及輸出警?bào)。

技術(shù)研發(fā)人員：P·阿迪斯
受保護(hù)的技術(shù)使用者：通用電氣公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/19