[发明专利]基于多种数据类型的特征融合的模型训练系统及方法在审
| 申请号： | 202080006690.5 | 申请日： | 2020-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN114190104A | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 吉里贾·纳利卡尔;曾叶茂;拉古维尔·昌达;阿比谢克·塞蒂 | 申请（专利权）人： | 谷歌有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/62;G06V30/413;G06V10/80;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 中原信达知识产权代理有限责任公司 11219 | 代理人： | 邓聪惠;周亚荣 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 可用于基于两个或更多个不同数据类型的合并共同特征来训练模型的系统、方法和计算机可读存储介质。一种方法包括：接收第一数据类型的多个第一数据元素和第二数据类型的多个第二数据元素；识别多个第一数据元素中的每个的第一特征；识别多个第二数据元素中的每个的第二特征；通过将多个第一数据元素中的每个的第一特征的第一特征与多个第二数据元素中的一个的第二特征的第二特征进行组合来生成合并特征，其中第一特征和第二特征各自表示共同特征；并基于合并特征以及第一特征和第二特征的至少一部分来训练模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多种 数据类型 特征 融合 模型 训练 系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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