[发明专利]用于可解释序列和时序数据建模的系统和方法在审
| 申请号： | 202010411350.2 | 申请日： | 2020-05-15 |
| 公开（公告）号： | CN111950694A | 公开（公告）日： | 2020-11-17 |
| 发明（设计）人： | 徐盼盼;任骝;明遥 | 申请（专利权）人： | 罗伯特·博世有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 张凌苗;申屠伟进 |
| 地址： | 德国斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于可解释序列和时序数据建模的系统和方法。公开了一种新颖的可解释且可操纵的深度序列建模技术。该技术组合了原型学习和RNN，以实现可解释性和高准确性两者。关于不同的真实世界序列预测/分类任务的实验和案例研究证明：该模型不仅与其他最先进的机器学习技术一样准确，而且还更可解释得多。此外，在Amazon Mechanical Turk上的大规模用户研究证明：对于熟悉的领域、像对文本的情绪分析，该模型能够选择与人类知识良好匹配的高质量原型，以用于预测和解释。此外，该模型通过并入来自用户研究的反馈来更新原型，从而在没有性能损失的情况下获得更好的可解释性，这证明了涉及人机回圈以用于可解释的机器学习的益处。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 可解释 序列 时序 数据 建模 系统 方法 | ||
【主权项】：
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