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申请/专利权人：罗伯特·博世有限公司
摘要：用于训练神经网络系统来预测交互的动作者的行为的方法，包括：提供关于每个动作者的输入数据的训练记录；由编码器从每个训练记录中生成动作者表示；由待训练GNN和解码器将动作者表示处理成关于每个动作者的预测行为数据；通过在针对至少两个所选动作者的动作者表示中仅修改每个动作者表示的值的相应严格子集，从动作者表示确定经掩蔽动作者表示；由待训练GNN将经掩蔽动作者表示处理成交互表示；由待训练的帮助者网络从交互表示确定动作者表示的重建；借助于预定损失函数对预测行为数据和重建与动作者表示的偏差进行评级；和朝向如下目标优化表征GNN的行为的参数和表征帮助者网络的行为的参数：当处理另外训练记录时改进由损失函数做出的评级。
主权项：1.一种用于训练神经网络系统1来预测一组交互的动作者5a-5e的行为的方法100，所述神经网络系统1包括：编码器2，被配置成将关于每个动作者5a-5e的输入数据xi转换成具有表示动作者特征的值的一维动作者表示；图神经网络GNN3，被配置成基于动作者表示的完整图来预测经修改的动作者表示的完整图；以及解码器4，被配置成将经修改的动作者表示转换成关于每个动作者5a-5e的所预测行为数据所述方法100包括以下步骤：·提供110关于每个动作者的输入数据的训练记录xi*；·由编码器2从每个训练记录xi*中生成120动作者表示Fi；·由待训练的GNN3和解码器4将动作者表示Fi处理130成关于每个动作者5a-5e的所预测行为数据·通过在针对至少两个所选动作者5a-5e的动作者表示Fi中仅修改每个动作者表示Fi的值的相应严格子集，从动作者表示Fi确定140经掩蔽的动作者表示Fi'；·由待训练的GNN3将经掩蔽的动作者表示Fi'处理150成交互表示Gi；·由待训练的帮助者网络6从所述交互表示Gi确定160动作者表示Fi的重建Fi#；·借助于预定损失函数7对所预测行为数据以及所述重建Fi#与动作者表示Fi的偏差进行评级170；以及·朝向如下目标来优化180表征GNN3的行为的参数3a和表征帮助者网络6的行为的参数6a：当处理另外的训练记录xi*时改进由损失函数7做出的评级7a。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 罗伯特·博世有限公司 训练神经网络系统来预测交互的动作者的行为
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