MÉTODO PARA OPERAR UM MODELO DE REDE NEURAL, E, SISTEMA

IPC Classification

Priority claims

Abstract

A presente invenção provê um sistema e método para contornar a necessidade de retreinar o modelo de rede neural após inicialmente treinado usando um simulador, comparando dados do mundo real aos dados previstos pelo simulador para as mesmas entradas e desenvolvendo uma correlação de mapeamento que ajusta os dados do mundo real para os dados de simulação. Assim, a lógica de decisão desenvolvida no modelo treinado por simulação é preservada e continua a operar em uma realidade alterada. Uma métrica de limite de similaridade pode ser provida inicialmente no algoritmo de mapeamento, que ajusta automaticamente os dados do mundo real aos dados ajustados correspondentes aos dados de simulação para operar o modelo de rede neural quando a métrica de similaridade entre os dados do mundo real e os dados de simulação excede a métrica de limite. O aprendizado atualizado pode continuar conforme desejado, trabalhando em segundo plano enquanto as condições são monitoradas.