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[发明专利]基于半监督学习的异常流量检测模型训练方法及装置-CN201911264853.5有效
发明人：吴斌 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2021-10-26 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本说明书的实施例提供了一种基于半监督学习的异常流量检测模型训练方法及装置。在该方法中，获取异常流量检测模型的训练样本集，训练样本集包括有标记训练样本集和无标记训练样本集；通过使用当前训练样本集来对当前异常流量检测模型进行半监督学习训练，直到满足训练结束条件，该训练结束条件包括：当前模型训练过程中针对当前无标记训练样本集的异常预测率相对于上一模型训练过程中针对当前无标记训练样本集的异常预测率的变化率不大于预定阈值。利用该方法，可以在保护数据隐私的情况下实现模型训练。
基于监督学习异常流量检测模型训练方法装置

[发明专利]一种模型训练与实体识别方法及装置-CN202111078726.3有效
发明人：陈明昊;王磊;温丽红 -专利权人：北京三快在线科技有限公司
申请日： 2021-09-15 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本说明书公开了一种模型训练与实体识别方法及装置，通过预先训练好的通用分类模型，确定文本数据中的各实体，分别作为各训练样本，并确定各实体的通用类别，通过与目标领域对应的领域词库，查询各实体在目标领域中的类别，作为各训练样本的标注。将各训练样本以及各训练样本的通用类别输入待训练的专用分类模型中，确定各训练样本在目标领域中的专用分类结果，以根据各训练样本的专用分类结果及各训练样本的标注，对该专用分类模型进行训练。可利用预训练的通用分类模型对专用分类模型进行训练，能够减少训练专用分类模型的时间，节约计算资源。
一种模型训练实体识别方法装置

[发明专利]训练样本的筛选方法、装置、设备及存储介质-CN202211212823.1在审
发明人：王现瑞 -专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请提供一种训练样本的筛选方法、装置、设备及存储介质，涉及深度学习领域。该筛选方法包括：获取待处理的训练样本集；待处理的训练样本集用于训练深度学习模型；利用属性分类模型对待处理的训练样本集进行层次聚类，构建分类树；属性分类模型用于识别待处理的训练样本的目标属性；目标属性用于表征待处理的训练样本对深度学习模型的特征学习的影响种类；根据分类树将待处理的训练样本集划分为N个类别；从N个类别中的每个类别选取出一个样本子集，得到N个样本子集；样本子集是对一个类别中的困难样本进行主动学习得到的；将N个样本子集合并得到第一训练样本集。
训练样本筛选方法装置设备存储介质

[发明专利]文本识别模型的训练方法及相关产品-CN201910620062.5有效
发明人：张文泽;张竞尧 -专利权人：深圳追一科技有限公司
申请日： 2019-07-10 - 公布日： 2021-02-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文本识别模型的训练方法及相关产品，该方法包括：对原训练样本集中的每个原训练样本进行第一扰动，得到第一扰动样本集；对所述原训练样本集中的每个原训练样本进行第二扰动，得到第二扰动样本集；根据所述原训练样本集、所述第一扰动样本集以及所述第二扰动本集对文本识别模型进行优化训练。
文本识别模型训练方法相关产品

[发明专利]动画生成模型的训练方法、动画生成方法和装置-CN202210680700.4在审
发明人：宋鸿涌;冯哲 -专利权人：北京字跳网络技术有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06T13/40 文献下载
摘要：本公开涉及一种动画生成模型的训练方法、动画生成方法和装置，所述方法包括：根据预先获得的动捕数据生成训练样本集，其中，所述训练样本集中的每一训练样本包括样本输入信息和样本输出信息；针对每一所述训练样本，将所述训练样本中的目标对象对应的姿态信息和轨迹信息输入目标模型，以获得所述目标模型输出的与所述训练样本对应的预测样本信息，所述预测样本信息包括所述目标对象在下一帧对应的预测姿态信息、预测轨迹信息和预测位置信息；基于所述样本输入信息、所述预测样本信息和所述样本输出信息，确定所述目标模型的目标损失；根据所述目标损失对所述目标模型进行训练，获得训练完成的动画生成模型。
动画生成模型训练方法装置

[发明专利]异常检测方法、装置及计算机可读介质-CN201911056820.1在审
发明人：王梦天;王梦杰;莫登耀 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2019-10-31 - 公布日： 2021-05-04 - 主分类号： G06F11/07 文献下载
摘要：本申请提供了一种异常检测方案，该方案首先利用系统的历史数据进行基线拟合，然后根据基线对测试样本进行检测，确定所述测试样本对应的系统运行状态是否异常。在训练时先从初始训练样本集中剔除异常样本获得第一训练样本集，然后对第一训练样本集进行不等概抽样获取第二训练样本集，并基于第二训练样本集进行基线拟合，由于剔除了异常样本，使得进行训练的样本均为正常的样本，避免异常样本对基线拟合的影响，并且通过不等概抽样尽可能多地保留了数量较少的高压力区间时的样本，由此能够避免训练样本中缺少高压力区间时的样本，使得拟合获得的基线具有更准确的检测能力。
异常检测方法装置计算机可读介质

[发明专利]一种模型的更新方法、装置及设备-CN202210704675.9在审
发明人：曹佳炯;丁菁汀 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：装置及设备，该方法应用于终端设备，包括：当用于处理目标业务的目标模型对应的业务场景由第一业务场景转换为第二业务场景时，获取基于目标模型处理目标业务时的业务数据，并从业务数据中获取用于更新目标模型的预选模型训练样本，然后，分别对预选模型训练样本进行特征提取，得到不同预设模态下预选模型训练样本对应的样本特征，基于不同预设模态下预选模型训练样本对应的样本特征，对样本特征进行不同模态映射，并为预选模型训练样本进行打标处理，基于打标后的预选模型训练样本，确定训练样本，最终，基于训练样本和第一损失函数，对目标模型进行更新，得到应用于第二业务场景的目标模型。
一种模型更新方法装置设备

[发明专利]网页分块标注方法与系统-CN201110035729.9有效
发明人：江岭 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2011-02-10 - 公布日： 2012-08-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种网页分块标注方法与系统，所述方法包括以下步骤：提供一样本集；设定种子规则；根据所述种子规则对样本集进行标注，以建立第一训练样本集；对所述第一训练样本集采用特征选择算法，以选出所述第一训练样本集的重要特征；根据所述重要特征，对所述第一训练样本集采用机器学习算法，以产生第一分类规则；及根据所述第一分类规则对所述样本集进行标注，以产生第二训练样本集。本发明还公开了一种网页分块标注系统，用于提供网页分块标注所需的训练样本。本发明的网页分块标注方法与系统，可解决人工标注训练样本无法提供准确而大量的训练样本的问题。
网页分块标注方法系统

[发明专利]基于多视图局部线性表示保留鉴别嵌入的人脸识别方法-CN201910313638.3有效
发明人：刘茜;夏志坚;高鹏 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2019-04-18 - 公布日： 2020-06-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于多视图局部线性表示保留鉴别嵌入的人脸识别方法，属于人脸识别技术领域，该方法对每个彩色人脸图像训练样本，计算其到其他每个彩色人脸图像训练样本的距离，并选择K个最近邻的彩色人脸图像训练样本；对每个彩色分量图像训练样本，使用其K近邻的彩色分量图像训练样本来线性表示该样本，获得相应的线性表示系数；对所有彩色分量图像训练样本及其线性表示进行多视图的局部鉴别嵌入，获得最优线性投影向量；计算待识别样本特征到每一个训练样本特征的距离，将待识别样本归到距离最小的那个训练样本所在的类。
基于视图局部线性表示保留鉴别嵌入识别方法

[发明专利]分类模型训练的方法、设备、计算机可读介质-CN202010928518.7在审
发明人：何世明 -专利权人：中兴通讯股份有限公司
申请日： 2020-09-07 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开实施例提供了一种分类模型训练的方法，该方法包括：通过粒子群算法处理训练样本集，得到分类模型的初始参数；用训练样本集训练具有初始参数的初始分类模型，得到分类模型；其中，所述训练样本集包括多个训练样本，每个训练样本包括一个小区的多个通信参数，每个小区具有确定的类型，所述训练样本集的多个训练样本对应的多个小区具有至少两种不同的类型；所述分类模型为机器学习模型，其用于通过小区的多个通信参数确定小区的类型
分类模型训练方法设备计算机可读介质

[发明专利]一种恶意软件识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202211734179.4在审
发明人：王志强 -专利权人：珠海豹趣科技有限公司
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种恶意软件识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中，所述方法包括：获取预设数量的恶意训练样本和良性训练样本，组成训练样本集；提取训练样本集中训练样本的恶意行为特征，其中该特征包括语义层特征和/或启发层特征；利用训练样本集中训练样本的恶意行为特征及其标签信息，对恶意软件识别模型进行训练；基于训练后的恶意软件识别模型，识别待识别软件是否为恶意软件。
一种恶意软件识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]训练样本构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质-CN202010731275.8在审
发明人：康焱 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种训练样本构建方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括以下步骤：获取第一参与方的本地训练样本，并将本地训练样本转换成预设的数据形式，得到本地训练样本对应的本地样本表征；接收第二参与方发送的非重叠样本表征；基于非重叠样本表征中的各表征数据以及本地样本表征中的各表征数据，计算本地样本表征对应的补充样本表征；将补充样本表征加入至所述本地样本表征中，得到补全样本表征，并基于补全样本表征参与纵向联邦学习。本发明补全第一参与方的本地训练样本，使训练样本中的重叠部分增加，增加了参与纵向联邦学习的训练样本，解决了由于两个参与方之间的重叠样本较少导致计算机系统的计算效率低的问题。
训练样本构建方法装置设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种飞行器性能参数预测方法及装置-CN202310856177.0在审
发明人：朱浩;孙俊杰;王舒婷;柯义明;田嘉琪;蔡国飙 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本申请提供了一种飞行器性能参数预测方法及装置，其中，该方法包括：获取多个训练样本；针对每个训练样本，将该训练样本输入至第一预测模型，以获得与该训练样本对应的第一飞行器性能参数，将该训练样本输入至第二预测模型，以得到与该训练样本对应的第二飞行器性能参数；针对每个训练样本，基于该训练样本对应的所述第一飞行器性能参数和所述第二飞行器性能参数，确定该训练样本是否满足快速预测条件；若不满足快速预测条件，则计算每个训练样本的第一变精度标度值和第二变精度标度值
一种飞行器性能参数预测方法装置

[发明专利]一种基于烟花算法的多标签分类方法及系统-CN201810092707.8在审
发明人：王春枝;陈颖哲;叶志伟;严灵毓;任紫扉;罗启星;王毅超;吴盼;周方禹;王鑫;蔡文成;张鸿鑫 -专利权人：湖北工业大学
申请日： 2018-01-31 - 公布日： 2018-06-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开一种基于烟花算法的多标签分类方法及系统，具体为已知训练样本的标签，所述训练样本有多个训练样本节点，根据所述训练样本的标签对待预测样本进行多标签分类，采用烟花算法计算所述待预测样本与所述训练样本之间的最优特征权值；根据所述最优特征权值计算所述待预测样本与所述训练样本节点之间的加权欧氏距离；根据所述加权欧氏距离，从多个所述训练样本节点中获得k个距离所述待预测样本最近的最邻近节点；根据k个所述最邻近节点的标签，获取所述待预测样本的标签
训练样本标签分类样本标签烟花预测加权欧氏距离邻近节点算法计算特征权算法分类算法

[发明专利]一种邻域保持判别嵌入人脸识别方法及系统-CN201310625378.6有效
发明人：张莉;包兴;赵梦梦;杨季文;王邦军;何书萍;李凡长 -专利权人：苏州大学
申请日： 2013-11-28 - 公布日： 2017-01-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：S1、对已有的人脸训练样本集进行初始降维，并根据训练样本矩阵确定初始降维训练样本矩阵。S2、寻找最优变换AX1，令二次降维训练样本矩阵X2=AX1，并获取二次降维训练样本集。S3、建立测试样本并将其进行二次降维获得二次降维测试样本，在二次降维训练样本中查找与所述二次降维测试样本相邻的样本，并将占比较高的二次降维训练样本的类别赋予所述测试样本。
一种邻域保持判别嵌入识别方法系统