[发明专利]一种基于序列推荐系统的通用网络压缩框架和压缩方法有效
| 申请号： | 202010092180.6 | 申请日： | 2020-02-14 |
| 公开（公告）号： | CN111368995B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 杨敏;原发杰;孙洋 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06N3/0495 | 分类号： | G06N3/0495;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/08;G06N5/04;G06F16/9535;G06F16/2457;G06F16/2458 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于序列推荐系统的通用网络压缩框架和压缩方法。该通用网络压缩框架包括：基于分块自适应分解的输入嵌入层：用于根据推荐项的频率将推荐项集合划分为多个簇并将输入嵌入矩阵分割为对应的多个块,其中为每个簇的块分配不同维度；分层参数共享的中间层：连接所述输入嵌入层，由多个残差块堆积而成，采用分层参数共享机制进行参数共享；基于分块自适应分解的输出层：与所述输入嵌入层使用相同的分块嵌入的聚簇配置，并采用树型结构表示各簇的块，获得输出序列的概率分布，进而对期望的推荐项进行预测。本发明有效地解决了序列推荐模型参数量庞大的问题，提升了模型的训练和推断效率，缓解了模型过拟合现象。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 序列 推荐 系统 通用 网络 压缩 框架 方法 | ||
【主权项】：
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