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申请/专利权人：操纵技术IP控股公司
摘要：一种使用具有受约束的数据上限的分区深度神经网络的方法包括在第一机器学习模型中接收原始数据，并且使用原始数据生成压缩代码。方法还包括标识压缩代码的多个值中在值范围之外的值，并且使用第一机器学习模型针对每个标识出的值生成预测值，标识出的值中的每个相应值的预测值预测相应值是否指示原始数据中的异常。方法还包括使用第一机器学习模型进一步压缩压缩代码中与大于阈值的预测值相关联的部分。方法还包括将压缩代码的部分传达到第二机器学习模型，并且从第二机器学习模型接收响应于压缩代码的部分的诊断信息。
主权项：1.一种使用具有受约束的数据上限的分区深度神经网络的方法，所述方法包括：在第一机器学习模型中接收原始数据；利用所述第一机器学习模型的第一编码器来使用所述原始数据生成压缩代码；使用所述第一机器学习模型来标识所述压缩代码的多个值中在值范围之外的值；使用所述第一机器学习模型针对每个标识出的值生成预测值，标识出的值中的每个相应值的预测值预测所述相应值是否指示所述原始数据中的异常；使用所述第一机器学习模型进一步压缩所述压缩代码中与大于阈值的预测值相关联的部分；将所述压缩代码的所述部分传达到第二机器学习模型；以及从所述第二机器学习模型接收响应于所述压缩代码的所述部分的诊断信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 操纵技术IP控股公司 使用具有受约束的数据上限的分区深度神经网络的系统和方法
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