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本发明涉及一种基于结构化数据的预测方法，属于人工智能学习预测技术领域，包括获取所述结构化数据元组x＝＜x1，x2，...xj，...xm＞；将属性值xj转换为嵌入向量表示ej；使用多个指数神经元基于所述嵌入向量建模所述x的特征相互作用；将所有所述特征相互作用聚合构建所述x的特征向量；基于所述特征向量进行分类预测。本发明通过指数神经元建模交叉特征，克服了对数神经元输入必须为正的限制，提高了神经元灵活性及适用场景，提升了交叉特征建模的有效性；多头门控注意力机制能够根据输入数据动态并有选择性地建模任意
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113159449 A
(43)申请公布日 2021.07.23
(21)申请号 202110521123.X
(22)申请日 2021.05.13
(71)申请人 北京理工大学
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