Евразийский сервер публикаций

Евразийская заявка № 201990407

   Библиографические данные
(21)201990407    (13) A1
(22)2019.02.27

 A ]   B ]   C ]   [ D ]   E ]   F ]   G ]   H ] 

Текущий раздел:      


Документ опубликован 2020.08.31
Текущий бюллетень: 2020-08  
Все публикации: 201990407  

(51) G06F 17/00(2019.01)
(43)A1 2020.08.31 Бюллетень № 08  тит.лист, описание 
(31)2019103863
(32)2019.02.12
(33)RU
(71)ПУБЛИЧНОЕ АКЦИОНЕРНОЕ ОБЩЕСТВО "СБЕРБАНК РОССИИ" (ПАО СБЕРБАНК) (RU)
(72)Жаров Ярослав Максимович, Корженков Денис Михайлович (RU)
(74)Герасин Б.В. (RU)
(54)СПОСОБ ОТЛАДКИ ОБУЧЕННОЙ РЕКУРРЕНТНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
   Реферат  [ENG]
(57) Настоящее решение относится к области обработки данных, в частности к способу для работы с обученными нейронными сетями (НС) и их отладки. Достигаемый технический эффект от применения заявленного способа заключается в обеспечении возможности оценить влияние входных возмущений на результат вычисления агрегирующей функции от скрытых состояний РНС, за счет минимизации меры расхождения при поиске релевантных подпоследовательностей токенов. Указанный технический результат достигается за счет компьютерно-реализуемого способа отладки обученной рекуррентной нейронной сети (РНС), выполняемый с помощью по меньшей мере одного процессора, причем РНС обучена на наборе данных, состоящем из последовательностей токенов, которые являются векторными представлениями элементов упомянутого набора данных, и способ содержит этапы, на которых: a) получают значение агрегирующей функции скрытых состояний РНС для упомянутой последовательности токенов; b) осуществляют поиск внутри упомянутой последовательности токенов по меньшей мере одной подпоследовательности токенов и определяют для каждой упомянутой подпоследовательности агрегирующую функцию скрытых состояний РНС; c) определяют подпоследовательность токенов на основании минимального значения меры расхождения между значениями агрегирующих функций, полученных на этапах a) и b).