[发明专利]对抗网络模型的训练方法、信息推荐方法及相关设备有效
| 申请号： | 202110777132.5 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113343117B | 公开（公告）日： | 2022-05-17 |
| 发明（设计）人： | 李长林;蒋宁;王洪斌;吴海英;沈春泽;曹磊;席泽西 | 申请（专利权）人： | 马上消费金融股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京银龙知识产权代理有限公司 11243 | 代理人： | 黄灿;赵品健 |
| 地址： | 404100 重庆市渝北区*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本申请提供一种生成对抗网络模型的训练方法、信息推荐方法及相关设备，该方法包括：将样本数据进行向量转换，获得第一向量集和第二向量集，第一向量集包括由用户数据转换获得的一阶特征向量，第二向量集包括由对象数据转换获得的一阶特征向量；将第一向量集和第二向量集输入生成网络，获得生成向量；利用生成向量对判别网络进行训练；生成网络包括分解机网络层、深度神经网络层和输出层，分解机网络层用于对一阶特征向量进行特征提取获得第一特征向量，对一阶特征向量进行组合后的二阶特征向量进行特征提取获得第二特征向量，深度神经网络层用于对基于一阶特征向量构建的高阶特征向量进行特征提取获得第三特征向量，输出层的输出为生成向量。 | ||
| 搜索关键词： | 对抗 网络 模型 训练 方法 信息 推荐 相关 设备 | ||
【主权项】：
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