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[发明专利]一种量化网络的构建方法、装置及相关产品-CN202310521313.0在审
发明人：弓静 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本申请公开一种量化网络的构建方法、装置及相关产品，在该方法中，获取具有Transformer架构特征的模型，作为模型量化的初始网络模型；在初始网络模型的计算图中，基于预设子图规则，确定出与预设子图规则匹配的目标子图；针对目标子图设置伪量化算子，构建初始网络模型对应的量化网络。由于Transformer模型的具体量化位置是根据预先设置的子图规则进行匹配而确定的，也就是可以自动确定需要设置伪量化算子的具体位置，预设子图规则的使用，极大提升了目标子图的确定效率；且构建量化网络的过程也是自动进行的，节省人工成本，能够高效自动地构建量化网络，从而提高模型量化的效率。
一种量化网络构建方法装置相关产品

[发明专利]用于ICD编码的改进型BERT模型构建方法及ICD编码方法-CN202310209012.4在审
发明人：请求不公布姓名 -专利权人：麦博（南京）智能科技有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于ICD编码的改进型BERT模型构建方法及ICD编码方法；模型构建步骤为：SA1：从病案数据库抽取病案信息得到初始训练数据；SA2：数据处理得到编码模型训练数据；SB1：基于病案数据库病人病案或者电子病案，采用C‑TF‑IDF技术挖掘病案关键词，并结合病人病案内容设定bert模型预训练任务，构建医疗领域的预训练BERT模型；S2：编码模型训练数据加载预训练BERT模型中，得到改进型BERT模型。ICD编码步骤为：获取输入数据并序列化、向量化后输入到改进型BERT模型。有益效果：相比一般BERT模型编码，编码准确度得到更进一步地提升。
用于 icd 编码改进型 bert 模型构建方法

[发明专利]一种基于多头注意力机制的半监督卷积网络嵌入方法-CN201911062490.7有效
发明人：王旭强;张旭;杨青;刘红昌;刘乙召;田雨婷;郑阳 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-11-02 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多头注意力机制的半监督卷积网络嵌入方法，包括：步骤1，输入节点文本内容，使用词向量查询的方法初始化每个词的语义表示；步骤2，构造节点文本编码器，所述节点文本编码器包括位置编码器、多头注意力机制和前馈神经网络位置编码器，节点文本编码器的输出为节点的文本向量表示，其输出为uT；步骤3，构造节点结构编码器，使用多层图卷积神经网络编码网络结构信息；步骤4，在半监督学习的框架下，将带标签节点的标签信息引入网络嵌入，将标签匹配损失与相似度损失联合优化得到最终的节点表示向量uR。该方法能更好地捕捉和融合网络的结构信息和外部信息。
一种基于多头注意力机制监督卷积网络嵌入方法

[发明专利]汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建和拧紧质量识别方法-CN202311027177.6有效
发明人：尤嘉勋;王伟;王晓杰;毛何灵;田程;张康达;程胜龙 -专利权人：中汽信息科技（天津）有限公司
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建和拧紧质量识别方法。其中，汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建方法包括：获取汽车不同种类螺栓在不同情况下的拧紧曲线，其中，所述不同情况包括正常情况和多种异常情况，各拧紧曲线中包括不同程度的干扰噪声；利用各拧紧曲线对基于深度学习的神经网络模型进行训练，将训练好的模型作为汽车螺栓拧紧曲线重建模型；其中，所述神经网络模型包括编码器和多个解码器，各解码器分别对应所述不同情况中的一种情况。本实施例去除拧紧曲线中的干扰噪声。
汽车螺栓拧紧曲线重建模型构建质量识别方法

[发明专利]支持可变指数位宽的多精度Posit编解码运算装置及方法-CN202310971673.0在审
发明人：王中风;李琼;方超 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-08-03 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明提供了支持可变指数位宽的多精度Posit编解码运算装置及方法，所述装置包括多精度Posit译码器、多精度Posit运算单元和多精度Posit编码器；多精度Posit译码器接收Posit输入数据、精度模式控制信号和指数位宽es配置信号，完成译码操作，得到有效的符号、指数及尾数值输出；多精度Posit运算单元完成相应的运算并将运算结果发送给多精度Posit编码器，多精度Posit编码器完成Posit输出数据的编码。本发明实现了运行时指数位宽动态可配置，能在相同的硬件中同时支持Posit格式大动态范围和高数值精度的优势，同时实现了硬件高效的多精度Posit编解码运算。
支持可变指数精度 posit 解码运算装置方法

[发明专利]数据对获取方法、装置、设备、服务器及其集群、介质-CN202310993756.X在审
发明人：张润泽;李仁刚;赵雅倩;郭振华;范宝余;王丽;王立 -专利权人：山东海量信息技术研究院
申请日： 2023-08-08 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明公开了一种数据对获取方法、装置、设备、服务器及其集群、介质，属于三维生成领域，用于通过模型高效准确的获取点云数据对应的文本描述，解决了人工标注点云数据所存在的人力成本高且效率低的技术问题。本发明中可以通过点云与文本的第一相似度度量以及图像与文本的第二相似度度量这两种维度，对由预训练的点云‑文本转换模型预测得到的点云文本数据对进行筛选，并通过筛选后的点云数据及其对应的文本描述继续对模型进行训练从而提高模型精度，最终便可以通过训练好的模型获得大量的点云文本数据对，节省了人力成本的同时提升了工作效率。
数据获取方法装置设备服务器及其集群介质

[发明专利]编码器神经网络模型的构建方法和数据处理方法-CN202311182240.3在审
发明人：张建伟;刘永超;李凌云 -专利权人：首都信息发展股份有限公司
申请日： 2023-09-14 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明提供了一种编码器神经网络模型的构建方法和数据处理方法，将多源数据样本通过初始编码器神经网络模型的输入模块输入至隐藏模块，输出融合结果；将融合结果分别输入至预测模块和度量模块，输出预测结果和度量结果；基于损失函数、多源数据样本对应的实际标签值、预测结果和度量结果确定损失值，基于损失值对初始编码器神经网络模型进行训练，直至损失值收敛，得到编码器神经网络模型。该方式可以基于多源数据样本对初始编码器神经网络模型进行优化训练，实现对多源数据的融合，由于度量结果可以表示融合结果与多源数据样本的差异性，而损失函数综合考虑预测结果和度量结果，因而基于该损失函数可以提高编码器神经网络模型的预测精度。
编码器神经网络模型构建方法数据处理

[发明专利]基于多元transformer的雷电长时预测模型、方法和系统-CN202311027952.8有效
发明人：吕增威;周浩东;向念文;魏振春;李科杰;徐娟;樊玉琦 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2023-08-16 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能和雷电预警技术领域，尤其是一种基于多元transformer的雷电长时预测模型、方法和系统。本发明提出的雷电长时预测模型，对雷电数据进行去缓和处理，缓和编码模块包括缓和层、第一线性网络、第一相关性运算层和激活输出层，缓和编码模块通过相关性计算筛选高相关的时间点进行编码；通过雷电数据与时间编码逐行累加，更好地捕捉雷电数据的时间依赖性；对多维雷电数据时间序列进行去缓和处理，还原雷电发生的突然性，大大提高了预测准确率。且本发明中，采用雷电参数与雷达回波图像组合成样本，实现多种资料配合使用，取长补短，进一步提高了雷电预测的准确性，增加预测的时间长度。
基于多元 transformer 雷电预测模型方法系统

[发明专利]用于对象发现的复合自动编码器的方法和系统-CN202310350728.6在审
发明人： M·鲁道夫;S·罗威;M·韦林 -专利权人：罗伯特·博世有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：提供了用于对象发现的复合自动编码器的方法和系统。一种用于机器学习系统的计算机实现的方法包括：接收输入图像，将初始相位添加到与输入图像相关联的每个像素以创建复数，将该复数发送到编码器，其中编码器被配置为向解码器输出复值潜在表示，利用解码器将复值潜在表示分解成包括实部和相关联的相位两者的复值输出，计算输入图像和复值输出的实部之间的重建误差，其中重建误差与关联于该系统的模型参数相关联，以及更新和输出与该系统相关联的模型参数，直到获得收敛阈值。
用于对象发现复合自动编码器方法系统

[发明专利]问答模型的编辑方法、装置、电子设备和存储介质-CN202311147845.9在审
发明人：程思源;刘庆斌;张明昊;陈曦 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-09-07 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本申请实施例公开了可以一种问答模型的编辑方法、装置、电子设备和存储介质，涉及大语言模型；本申请实施例可以对基础问答模型进行模型编辑处理，得到编辑后问答模型；通过编辑后问答模型，对评估指标下的测试数据中的每个测试问题内容的至少一个模态下的内容信息进行答案预测处理，确定测试问题内容对应的预测答案；针对每种评估指标的测试数据，基于测试数据中各测试问题内容对应的期望答案与预测答案，得到评估指标下的测试数据对应的识别准确率；基于各个评估指标下的测试数据对应的识别准确率，对编辑后问答模型进行优化处理，得到目标问答模型。本申请可以提高模型更新效率和输出答案的准确性。
问答模型编辑方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种数据降维模型的构建方法-CN202310876629.1在审
发明人：段书用;杨建华;韩旭;鲁奕君 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-07-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本申请提供一种数据降维模型的构建方法，包括如下步骤：构建自编码器模型网络，其包括编码部分和解码部分；获取若干个高维数据集合，基于主成分分析法和若干个高维数据集合计算编码部分中神经元层第一层的初始化权值；根据编码部分每个神经元层的初始化权值，计算与该神经元层相邻的下一神经元层的初始化权值，直至获得所有神经元层的初始化权值；获取训练样本集，根据训练样本集对包含初始化权值的自编码器模型网络进行训练，获得自编码器模型；利用自编码器模型的编码部分作为数据降维模型，用于实现对高维数据进行降维。根据本申请提供的方法构建的数据降维模型能够对线性数据以及非线性数据进行降维，并且能够得到高质量的低维数据。
一种数据模型构建方法

[发明专利]可解释转导器变换器-CN202180093586.9在审
发明人： A·达利;M·格雷奇;M·皮罗内 -专利权人：乌姆奈有限公司
申请日： 2021-12-17 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：可解释转导器变换器(XTT)可以是连同可解释变换器(Explainable Transformer)一起的有限状态转导器。XTT的变型可以包括可解释Transformer‑编码器和可解释Transformer‑解码器。示例性可解释转导器可以用作经训练的可解释神经网络(XNN)架构或逻辑等效架构中的部分替代品。在Transformer的编码器层和解码器层两者的子层中，可解释Transformer可以用白盒模型等效物来替换Transformer的黑盒模型组件。XTT可以利用解释和解译生成系统(EIGS)来生成解释并过滤这种解释以产生对回答、解释及其理由的解译。
可解释转导变换器

[发明专利]一种基于自标准化编解码的发电机线圈温度异常监测方法-CN202111447942.0有效
发明人：陈聪;王尊;徐俊元 -专利权人：中电华创（苏州）电力技术研究有限公司
申请日： 2021-11-30 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自标准化编解码的发电机线圈温度异常监测方法，该方法包括：利用多个温度测点获取发电机线圈处于正常运行状态下的出水温度数据并进行预处理；计算同一时间点时各温度测点之间的最大温度差值，将最大温度差值按时序排列形成最大温差时间序列；分割最大温差时间序列，得到多个最大温差时间序列片段，以作为训练集；将训练集输入到神经网络模型中进行训练；获取待判断状态时间段内不同时间点的发电机线圈的出水温度数据并进行处理，将其输入至优化后的神经网络模型，以得到相应的预测值。本发明提供的监测方法有效解决了工业场景中异常数据极少导致难以建立监督模型的问题，并且对于正常和异常数据具有较高的区分度。
一种基于标准化解码发电机线圈温度异常监测方法

[发明专利]一种基于图拓扑的过采样方法-CN202310685575.0在审
发明人：董明刚;武天昊 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于图拓扑的过采样方法。在该方法中为了能更好的解决图神经网络的数据特性带来的训练困难问题，本发明采用图拓扑的方法来解决，并利用图变分自编码器来解决过采样问题，首先获取不平衡的图数据，并搭建并训练图变分自编码器。然后，利用图变分自编码器的编码器和解码器的权重，构建生成对抗网络模型，并对其进行训练。在训练过程中，使用少数类标签和噪声作为网络输入，生成对应标签的少数类节点以及过采样节点的边。本发明能够有效的为不平衡图数据生成高质量的少数类节点，使不平衡图成为平衡图，并帮助分类器提高不平衡场景下的分类性能。
一种基于拓扑采样方法

[发明专利]一种基于深度压缩感知的空间转录组方法及装置-CN202310514516.7在审
发明人：瞿昆;林俊;蒋辰 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本发明属于分子生物学和生物信息学领域，提供了一种自编码器，包含所述自编码器的压缩感知模型CSNet，基于深度学习的压缩感知方法，以及基于深度压缩感知的空间转录组方法及装置。基于本发明的基于深度压缩感知的空间转录组方法csFISH重构的数据不仅与smFISH技术相近，而且本发明成像所用时间仅仅是smFISH技术的1/28。并且，本发明的csFISH方法不仅可以只进行少量的采样即可恢复高维数据，还克服了光学拥挤的难题，能够用低倍镜更快速地成像。该方法在保证高质量数据的同时，极大提升了成像速度。
一种基于深度压缩感知空间转录方法装置

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