公开(公告)号：DE112019000340T5

公开(公告)日：2020-09-17

申请号：DE112019000340

申请日：2019-03-06

Applicant: IBM

Inventor： BAUGHMAN AARON ,  HAMMER STEPHEN ,  FORSTER MICAH

IPC: G06N3/02

Abstract: Angegeben ist Simulieren von Unsicherheit in einem künstlichen neuronalen Netz. Es wird aleatorische Unsicherheit simuliert, um zu messen, was das künstliche neuronale Netz aus von einem in einer realen Umgebung operierenden Objekt empfangenen Sensordaten nicht versteht, indem während einer Rückwärtspropagierung von Ausgabedaten des künstlichen neuronalen Netzes zu Kantengewichten zwischen Knoten in dem künstlichen neuronalen Netz Zufallswerte hinzuaddiert werden und Auswirkungen der zu den Kantengewichten zwischen den Knoten hinzuaddierten Zufallswerte auf die Ausgabedaten gemessen werden. Es wird epistemische Unsicherheit simuliert, um zu messen, was das künstliche neuronale Netz nicht weiß, indem während einer Vorwärtspropagierung der Sensordaten ein ausgewählter Knoten aus jeder jeweiligen Schicht des künstlichen neuronalen Netzes weggelassen wird und Auswirkungen weggelassener Knoten auf die Ausgabedaten des künstlichen neuronalen Netzes gemessen werden. Auf Grundlage der Auswirkungen des Simulierens der aleatorischen und der epistemischen Unsicherheit wird eine dem Objekt entsprechende Aktion ausgeführt.