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摘要：提供了在人工神经网络中模拟不确定性。通过在人工神经网络的输出数据的反向传播期间将随机值添加到人工神经网络中的节点之间的边权重、并且测量向节点之间的边权重添加的随机值对输出数据的影响，来模拟偶然不确定性，以测量人工神经网络从在真实世界环境中操作的对象接收的传感器数据所不理解的内容。通过在传感器数据的前向传播期间从人工神经网络的每个相应层中丢弃所选节点并且测量丢弃的节点对人工神经网络的输出数据的影响，来模拟认知不确定性，以测量人工神经网络所不知道的内容。基于模拟偶然不确定性和认知不确定性的影响来执行与对象相对应的动作。
主权项：1.一种用于模拟人工神经网络中的不确定性的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：由计算机通过在所述人工神经网络的输出数据的反向传播期间将随机值添加到所述人工神经网络中的节点之间的边权重、并且测量向所述节点之间的所述边权重添加的所述随机值对所述输出数据的影响，来模拟偶然不确定性，以测量所述人工神经网络从在真实世界环境中操作的对象接收的传感器数据所不理解的内容；由所述计算机通过在所述传感器数据的前向传播期间从所述人工神经网络的每个相应层中丢弃所选择的节点并且测量丢弃的节点对所述人工神经网络的所述输出数据的影响，来模拟认知不确定性，以测量所述人工神经网络不知道的内容；以及由所述计算机基于模拟所述偶然不确定性和所述认知不确定性的影响，执行与发送所述传感器数据并且在所述真实世界环境中操作的所述对象相对应的动作。
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