ТРЕНИРОВКА ОБУЧАЮЩЕЙСЯ СИСТЕМЫ С ПОМОЩЬЮ ПРОИЗВОЛЬНЫХ ФУНКЦИЙ СТОИМОСТИ

1. Способ тренировки машинной обучающейся системы для структурирования данных в соответствии с недифференцируемой функцией стоимости, содержащий этапы, на которых:
генерируют структурированные данные из набора входных данных;
получают, по меньшей мере, один оценочный градиент на основании, по меньшей мере, частично структурированных данных и, по меньшей мере, одного требования функции стоимости и
обновляют, по меньшей мере, один параметр машинной обучающейся системы на основании, по меньшей мере, одного оценочного градиента.
2. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором вырабатывают, по меньшей мере, одно правило для получения оценочных градиентов на основании недифференцируемой функции стоимости, причем, по меньшей мере, одно правило используется при получении, по меньшей мере, одного оценочного градиента.
3. Способ по п. 1, дополнительно содержащий этап, на котором тестируют машинную обучающуюся систему для определения, продолжить ли тренировку системы.
4. Способ по п. 1, в котором машинная обучающаяся система является нейронной сетью.
5. Способ по п. 4, в котором нейронная сеть является однослойной нейронной сетью.
6. Способ по п. 1, в котором машинная обучающаяся система содержит дифференцируемую функцию.
7. Способ по п. 1, в котором, по меньшей мере, один объект данных представляет собой, по меньшей мере, одно из веб-страницы, текстового файла, изображения, аудиоданных, видеоданных и файла текстового редактора.
8. Способ по п. 1, в котором функция стоимости является, по меньшей мере, одной из «winner take all» (WTA), мерой нормализованного совокупного выигрыша с понижением (NDCG), среднего арифметического обратных значений рангов (MRR), площади под кривой РХП, средней усредненной точности и счетчика парных ошибок.
9. Машинная обучающаяся система, которая структурирует данные в соответствии с недифференцируемой функцией стоимости, содержащая:
компонент обучения, который формирует структурированные данные из входных данных;
компонент оценочного градиента, который получает, по меньшей мере, один оценочный градиент на основании, по меньшей мере, частично структурированных данных и недифференцируемой функции стоимости; и
компонент параметров, который обновляет, по меньшей мере, один параметр машинной обучающейся системы на основании, по меньшей мере, частично, по меньшей мере, одного оценочного градиента.
10. Система по п. 9, дополнительно содержащая компонент правил, который содержит, по меньшей мере, одно правило для получения оценочных градиентов на основании, по меньшей мере, одного требования функции стоимости.
11. Система по п. 9, дополнительно содержащая хранилище данных оценочного градиента, которое содержит значения, по меньшей мере, одного оценочного градиента.
12. Система по п. 9, в которой компонент обучения является нейронной сетью.
13. Система по п. 12, в которой нейронная сеть является однослойной нейронной сетью.
14. Система по п. 9, в которой компонент обучения содержит дифференцируемую функцию.
15. Система по п. 9, в которой входные данные включает в себя, по меньшей мере, одно из веб-страницы, текстового файла, изображения, аудиоданных, видеоданных и файла текстового редактора.
16. Система по п. 9, в которой функция стоимости является, по меньшей мере, одной из «winner take all» (WTA), мерой нормализованного совокупного выигрыша с понижением (NDCG), среднего арифметического обратных значений рангов (MRR), площади под кривой РХП, средней усредненной точности и счетчика парных ошибок.
17. Система обучения машинной обучающейся системы, содержащая:
средство генерации структурированных данных из набора объектов данных;
средство получения, по меньшей мере, одного оценочного градиента на основании, по меньшей мере, частично, структурированных данных и недифференцируемой функции стоимости и
средство обновления, по меньшей мере, одного параметра машинной обучающейся системы на основании, по меньшей мере, одного оценочного градиента.
18. Система по п. 17, дополнительно содержащая средство выработки, по меньшей мере, одного правила для получения оценочных градиентов на основании функции стоимости, причем, по меньшей мере, одно правило используется при получении, по меньшей мере, одного оценочного градиента.
19. Система по п. 17, в которой машинная обучающаяся система содержит дифференцируемую функцию.
20. Система по п. 17, в которой машинная обучающаяся система является нейронной сетью.