【技术实现步骤摘要】
以下描述涉及从现有训练数据库(db)构建新的训练db。
技术介绍
1、用于机器学习的神经网络是高度研究的主题。例如，神经网络可使用在将输入模式分类为特定组或类别时学习的算法。这样的算法可使神经网络能够生成输入模式与输出之间的映射，并且即使对于先前尚未学习的输入模式也具有生成相对正确的输出的泛化能力。为了训练神经网络，除了已知领域中的数据之外，未知领域中的数据也可能是有益的。存在对使用机器学习预测新的数据集的技术的需要。
技术实现思路
1、提供本
技术实现思路
以简化的形式介绍下面在具体实施方式中进一步描述的构思的选择。本
技术实现思路
不意在确定要求权利的主题的关键特征或必要特征，也不意在用于帮助确定要求权利的主题的范围。
2、在一个总体方面，一种电子装置包括：一个或多个处理器，被配置为：通过执行基于机器学习的条件生成模型执行预测，其中，执行预测构的步骤包括：确定外推权重；通过基于外推权重从与现有数据集对应的潜在向量和从与现有数据集对应的现有条件数据进行外推，生成增强的潜在向量和增强的...
【技术保护点】
1.一种电子装置，包括：
2.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
3.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
4.根据权利要求1所述的电子装置，
5.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
6.根据权利要求5所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
7.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
8.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理
【技术特征摘要】
1.一种电子装置，包括：
2.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
3.根据权利要求2所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
4.根据权利要求1所述的电子装置，
5.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
6.根据权利要求5所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
7.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
8.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
9.根据权利要求1所述的电子装置，其中，所述一个或多个处理器还被配置为：
10.一种处理器实现的预测方法，包括：
11.根据权利要求10...
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