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[发明专利]资源有效的神经架构-CN201910384998.2有效
发明人：周彥祺;萨瓦什·阿布拉希米;塞尔坎·安瑞克;余昊男;刘海容;格雷戈里·迪莫斯 -专利权人：百度（美国）有限责任公司
申请日： 2019-05-09 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：神经架构搜索(NAS)是费力的过程。与自动化NAS目标有关的先前工作主要是提高精度，但未考虑计算资源使用。本文提出资源有效的神经架构(RENA)的实施方式，这是使用强化学习的具有网络嵌入的高效的资源受限NAS。RENA实施方式使用策略网络处理网络嵌入以生成新配置。本文还提出与图像识别和关键词检测(KWS)问题有关的RENA实施方式的示例证明。在即使资源严重受限的情况下，RENA实施方式也可找到实现高性能的新型架构。对于CIFAR10数据集，测试的实施方式在计算强度大于100FLOP/byte时具有2.95％的测试误差，并且在模型大小小于3M参数时具有3.87％的测试误差。对于谷歌语音命令数据集，测试后的RENA实施方式实现了在无资源约束的情况下的最先进精度，并在资源严重受限的情况下优于优化的架构。
资源有效神经架构

[发明专利]倾听、交互和交谈：通过交互学习说话-CN201810188188.5有效
发明人：张海超;余昊男;徐伟 -专利权人：百度（美国）有限责任公司
申请日： 2018-03-07 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本文描述了用于在交互设置中的基础自然语言学习的系统和方法。在实施方式中，代理在学习过程中通过与教学者交互并从反馈中学习来学习自然语言，从而在参与对话的同时学习并改进语言技能。在实施方式中，模型用于通过共同地利用句子和来自教学者的奖励反馈将模仿和强化合并。进行了各种实验以证实模型实施方式的有效性。
倾听交互交谈通过学习说话

[发明专利]智能体动作的确定方法和装置、电子设备和介质-CN202111138932.9在审
发明人：张海超;徐伟;余昊男 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2021-09-27 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种智能体动作的确定方法和装置、电子设备和介质，其中，智能体动作的确定方法包括：在当前时间步，基于智能体的当前状态生成第一动作序列，第一动作序列包括至少一个时间步的第一动作；基于当前状态及第一动作序列，确定第一动作序列中各第一动作对应的第一状态动作序列价值；基于第一动作序列中各第一动作对应的第一状态动作序列价值及候选动作序列中各第二动作对应的第二状态动作序列价值，确定当前要执行的目标动作序列；基于目标动作序列确定当前要执行的目标动作，以使智能体根据目标动作行动。实现了每个时间步都可以生成多步动作参与到后续目标动作的确定中，实现时间协调探索，有效提高探索效率。
智能动作确定方法装置电子设备介质

[发明专利]互动式语言习得的系统和方法-CN201910046948.3有效
发明人：张海超;余昊男;徐伟 -专利权人：百度（美国）有限责任公司
申请日： 2019-01-18 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G09B5/14 文献下载
摘要：本文描述了用于通过交谈环境使用一次性概念学习进行互动式语言习得的系统和方法。有监督的语言学习受到主要捕捉训练数据的统计数据的能力的限制，并且难以适应新的场景，也难以灵活地习得新知识而没有低效的再训练或灾难性遗忘。在一个或多个实施方式中，交谈互动用作语言学习和新颖知识习得两方面的自然界面。公开了用于通过互动式交谈进行基础语言学习的联合模仿和强化方法的实施方式。用这种方法训练的代理能够通过询问关于新颖对象的问题来主动获取信息，并在随后的交谈中以一次性的方式使用刚刚学到的知识。与其他方法相比，结果验证了本文公开的实施方式的有效性。
互动式语言习得系统方法

[发明专利]用于强化学习过程的动作输出方法、网络训练方法及装置-CN202110376318.X在审
发明人： 余昊男;徐伟;张海超 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-07-13 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：公开了一种用于强化学习过程的动作输出方法、网络训练方法及装置。该用于强化学习过程的动作输出方法，包括：确定当前时间点智能体所处环境的第一状态；基于第一状态和上一时间点智能体输出至环境的第一历史动作，确定当前时间点针对智能体的第一候选动作；从第一候选动作和第一历史动作中，选择一个目标动作；控制智能体在当前时间点输出目标动作。本公开的实施例中，同一个动作可以被二元切换决策重复多次，以达到该动作跨越多个时间点的效果，从而缩短任务时间线，进而使奖励分配问题得到简化，这样有助于保证深度强化学习赋能的智能体在实际应用场景中的落地使用。
用于强化学习过程动作输出方法网络训练装置

[发明专利]基于用户兴趣学习的个性化广告推送方法与系统-CN201080006502.5有效
发明人：李甲;高云超;余昊男;张军;田永鸿;严军 -专利权人：华为技术有限公司;北京大学
申请日： 2010-11-29 - 公布日： 2012-01-25 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例涉及一种基于用户兴趣学习的个性化广告推送方法和系统，所述方法包括：通过多任务排序学习得到多个用户兴趣模型；根据所述用户兴趣模型，在视频中提取兴趣物体；提取所述兴趣物体的多种视觉特征，根据所述视觉特征在广告库中检索相关的广告信息。通过本发明实施例提供的方法和系统，推送的广告和视频内容紧密相关，从一定程度上满足了用户的个性化要求，实现了个性化的广告推送。
基于用户兴趣学习个性化广告推送方法系统

[发明专利]一种视频兴趣物体提取与关联的方法及系统-CN201080005209.7有效
发明人：田永鸿;余昊男;李甲;高云超;张军;严军 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2010-10-29 - 公布日： 2011-11-02 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种图像和视频处理方法，特别是一种基于两阶段交互的视频兴趣物体提取与关联方法。本方法中，用户通过某种不限于常规方式、先验知识要求低的交互方法进行粗定位交互，在此基础上采用某种快速、易实现的提取算法对兴趣物体进行多参数提取。基于重选择交互出来的最合适的兴趣物体，本方法通过提取多种特征进行检索并加权得到最终结果，从增值信息库中取出对应的图像及附加信息，最后将这些信息展示在视频的周边。本方法在充分挖掘视频信息、保证用户偏好的基础上，以不影响用户观看的方式为其感兴趣的物体关联增值信息，进而满足了用户对其所关注区域深入了解和进一步探索的需求。
一种视频兴趣物体提取关联方法系统

[发明专利]图像显著对象提取方法、互补显著度图学习方法及系统-CN201010568248.X有效
发明人：田永鸿;余昊男;黄铁军;高文 -专利权人：北京大学
申请日： 2010-11-26 - 公布日： 2011-04-27 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种图像显著对象提取方法、互补显著度图学习方法及系统。其中，基于图像显著对象提取方法包括：利用所述图像训练集学习得到两个互补显著度映射函数；基于学习得到的所述互补显著度映射函数，得到互补显著度图；根据所述互补显著度图提供的软先验知识，提取出显著物体。本发明通过给定任意图像，自动准确地提取出图像中的显著物体，有效地解决了在复杂场景下一般显著物体提取结果缺乏的准确性和鲁棒性问题，为该类方法提供了一种全新的思路。
图像显著对象提取方法互补学习方法系统

[发明专利]基于互补显著度图的图像兴趣物体自动提取方法及系统-CN201010193747.5有效
发明人：田永鸿;余昊男;李甲;黄铁军 -专利权人：北京大学
申请日： 2010-05-28 - 公布日： 2010-09-29 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于互补显著度图的图像兴趣物体自动提取方法及系统。该方法包括：对同一幅图像，生成两个互补的显著度图，获取两个互补的粗提取结果；将所述两个互补的粗提取结果作为先验知识，采取像素分类方法提取出兴趣物体；对提取出的所述兴趣物体进行优化。本发明通过给定任意图像，在模拟人体视觉感知的情况下自动准确地提取出图像中的兴趣物体，有效地解决了基于显著度方法的结果完整性问题。
基于互补显著图像兴趣物体自动提取方法系统

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