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G 物理
G06 計算；推算；計數（遊戲記分計算機，見A63B 71/06，A63D 15/20，A63F1/18；書寫設備與計算器組合者，見B43K 29/08）
G06N 基於特定計算模式之計算機配置[7]
G06N 3/00 基於生物模式之計算機配置 [7,2006.01,2023.01]
G06N 3/004 人工生命，即：模擬生命的計算裝置 [2023.01]
G06N 3/006 基於模擬虛擬個人或集體生命形式，例如，社會模擬或粒子群最佳化 [PSO] [2023.01]
G06N 3/008 基於由模擬智能控制的物理實體，以複製智能生命形式，例如，基於機器人複製寵物或人類的外表或行為 [2023.01]
G06N 3/02 神經網路 [7,2006.01]
G06N 3/04 體系建構，例如：互連拓樸 [7,2006.01,2023.01]
G06N 3/042 基於知識的神經網路；神經網路的邏輯表示 [2023.01]
G06N 3/043 基於模糊邏輯、模糊隸屬關係或模糊推理，例如，適應性模糊邏輯推論系統 [ANFIS] [2023.01]
G06N 3/044 循環網路，例如，霍普菲爾德網路 [2023.01]
G06N 3/0442 以記憶或門控為特徵，例如，長短期記憶[LSTM] 或門控循環單元[GRU] [2023.01]
G06N 3/045 網路組合 [2023.01]
G06N 3/0455 自動編碼器網路；編碼器-解碼器網路 [2023.01]
G06N 3/0464 卷積網路[CNN, ConvNet] [2023.01]
G06N 3/047 概率或隨機網路 [2023.01]
G06N 3/0475 生成網路 [2023.01]
G06N 3/048 激活函數 [2023.01]
G06N 3/049 時間神經網路，例如，延遲元件、振盪神經元或脈衝輸入 [2023.01]
G06N 3/0495 量化網路；稀疏網路；壓縮網路 [2023.01]
G06N 3/0499 前饋網路 [2023.01]
G06N 3/06 物理實現，即：神經網絡、神經元或神經元部分之硬體實現 [7,2006.01]
G06N 3/063 採用電子方式者 [7,2006.01, 2023.01]
G06N 3/065 類比方式 [2023.01]
G06N 3/067 採用光學方式者 [7]
G06N 3/08 學習方法 [7,2006.01, 2023.01]
G06N 3/082 修改架構，例如，添加、刪除或靜默節點或連接 [2023.01]
G06N 3/084 反向傳播，例如，使用梯度下降 [2023.01]
G06N 3/086 使用進化演算法，例如，基因演算法或基因程式設計 [2023.01]
G06N 3/088 非監督學習，例如，競爭性學習 [2023.01]
G06N 3/0895 弱監督學習，例如，半監督或自監督學習 [2023.01]
G06N 3/09 監督學習 [2023.01]
G06N 3/091 主動學習 [2023.01]
G06N 3/092 強化學習 [2023.01]
G06N 3/094 對抗式學習 [2023.01]
G06N 3/096 轉移學習 [2023.01]
G06N 3/098 分佈式學習，例如，聯合學習 [2023.01]
G06N 3/0985 超參數優化； 元學習； 學會學習 [2023.01]
G06N 3/10 介面、程式語言或軟體發展套件，例如，用於模擬神經網路 [7,2006.01]
G06N 3/12 採用基因模式 [7,2006.01, 2023.01]
G06N 3/123 基因計算 [2023.01]
G06N 3/126 進化演算法，例如，基因演算法或基因程式設計 [2023.01]
G06N 5/00 運用基於知識模式之計算機配置 [7,2006.01, 2023.01]
G06N 5/01 動態搜尋技術；啟發式；動態樹； 分支定界 [2023.01]
G06N 5/02 知識表達；符號表達 [7,2006.01, 2023.01]
G06N 5/022 知識工程；知識獲取 [2023.01]
G06N 5/025 從數據中提取規則 [2023.01]
G06N 5/04 推理或推理模型 [7,2006.01, 2023.01]
G06N 5/043 分佈式專家系統；黑板 [2023.01]
G06N 5/045 推論的解釋；可解釋的人工智能[XAI]；可解釋的人工智能[2023.01]
G06N 5/046 前向推理；生產系統[2023.01]
G06N 5/047 模式匹配網路；Rete網路 [2023.01]
G06N 5/048 模糊推理 [2023.01]
G06N 7/00 基於特定數學模式之計算機配置 [7,2006.01, 2023.01]
G06N 7/01 概率圖形模型，例如，概率網路[2023.01]
G06N 7/02 採用模糊邏輯者（基於生物模式之計算機配置見3/00;運用基於知識模式之計算機配置見5/00）[7,2006.01]
G06N 7/04 物理實現 [7]
G06N 7/06 在通用計算機上之模擬 [7]
G06N 7/08 利用混沌模型或者非線性系統模型者 [7]
G06N 10/00 量子計算機，既基於量子力學現象的資料處理[2019.01]
G06N 10/20 量子計算模型，例如量子電路或通用量子計算機[2022.01]
G06N 10/40 用於操作量子位的量子處理器或組件的物理實現或架構，例如量子位耦合或量子位控制[2022.01]
G06N 10/60 量子演算法，例如基於量子最佳化或量子傅立業或Hadamard轉換[2022.01]
G06N 10/70 量子錯誤修正、檢測或預防，例如布板密語或魔術狀態蒸餾 [2022.01]
G06N 10/80 量子編程，例如介面，語言或基於創造或處理能夠在量子計算機上運作的程式的軟體開發套件；基於模擬或存取量子計算機的平台，例如，基於雲端的量子計算 [2022.01]
G06N 20/00 機器學習 [2019.01]
G06N 20/10 使用核心方法(核方法)，例如:支援向量機 [2019.01]
G06N 20/20 整體學習 [2019.01]
G06N 99/00 本次類其他各目中不包括的技術主題[2010.01,2019.01]
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