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[发明专利]半监督机器学习优化方法、装置、设备及存储介质-CN202010044134.9有效
发明人：魏锡光;鞠策;李权;曹祥;刘洋;陈天健 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司
申请日： 2020-01-15 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种半监督机器学习优化方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取训练样本，其中，训练样本包括有标签样本和无标签样本；根据训练样本与有标签样本之间的相似度以及有标签样本的真实标签，计算得到训练样本对应的伪标签；将训练样本的数据输入初始化机器学习模型得到训练样本对应的第一预测标签，并根据第一预测标签和伪标签计算初始化机器学习模型的损失函数；基于损失函数对初始化机器学习模型进行参数更新，迭代训练直到损失函数收敛时得到目标机器学习模型本发明实现了使得采用少量的有标签数据也可训练得到效果很好的模型，节省了人工对数据进行标注的人力物力。
监督机器学习优化方法装置设备存储介质

[发明专利]分类模型训练方法、装置、终端设备及存储介质-CN202110476068.7在审
发明人：颜泽龙;王健宗;程宁 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-04-29 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种分类模型训练方法、装置、终端设备及存储介质，方法包括：基于第一训练数据进行模型训练，得到初始分类模型；获取未标注样本类别的第二训练样本，并对第二训练样本进行回译处理，得到回译第二训练样本；输入回译第二训练样本至初始分类模型，得到目标第二样本类别；将第一训练数据作为第一目标训练数据，将第二训练样本和目标第二样本类别作为第二目标训练数据，以及将回译第二训练样本和目标第二样本类别作为第三目标训练数据进行综合训练采用上述方法，可使终端设备即使基于少量标注的训练数据进行模型训练，也能得到分类准确率较高的分类模型。
分类模型训练方法装置终端设备存储介质

[发明专利]一种SQL注入攻击检测方法、装置及设备-CN201811108548.2在审
发明人：牛彬 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2018-09-21 - 公布日： 2019-01-11 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种SQL注入攻击检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取训练样本集，训练样本集包括由url作为的训练样本、以一一对应的关系表示每个训练样本中是否存在SQL注入攻击的类别标签；提取每个训练样本的url参数，得到分别与每个训练样本对应的url参数集合；使用HMM算法对每个训练样本对应的url参数集合及类别标签进行训练，得到检测模型；获取未知其类别标签的待检测样本，提取待检测样本中的url参数得到对应的url参数集合，并将提取到的url参数集合输入至检测模型，由检测模型输出的检测结果确定待检测样本是否存在SQL注入攻击。
训练样本待检测样本类别标签集合检测训练样本集计算机可读存储介质装置及设备关系表示检测结果攻击算法输出

[发明专利]基于计算机图形技术自动生成人工智能训练样本的方法-CN201811415320.8在审
发明人：勾佳祺 -专利权人：深圳市玛尔仕文化科技有限公司
申请日： 2018-11-26 - 公布日： 2019-04-16 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于计算机图形技术自动生成人工智能训练样本的方法，所述方法包括：根据所需训练样本的需求搭建虚拟场景、调整镜头参数；通过输入控制参数动态生成训练样本；获取训练样本中包含的特定信息生成相应训练样本的标签本发明基于计算机图形技术自动生成人工智能训练样本的方法通过搭建虚拟场景，能够高效率、全自动获得人工智能像识别在训练过程中需要的图像、视频样本及标签，并且通过可视化引擎实现全自由度、多角度画面，获得精确的对象蒙版(又称实例语义标签)，极大方便了样本收集，解决了高危场景难以获得样本的问题，大大降低了训练样本获取成本，具有广阔的市场前景。
训练样本人工智能计算机图形技术自动生成虚拟场景标签输入控制参数动态生成镜头参数全自由度视频样本信息生成训练过程样本收集引擎实现语义标签高效率可视化蒙版样本图像场景

[发明专利]用于生成模型的方法和装置-CN201810679114.1有效
发明人：李伟健;许世坤;王长虎 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2018-06-27 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：获取训练样本集，其中，训练样本包括包括样本对象的样本视频和针对样本视频中的样本对象预先确定的样本标签序列；从训练样本集中选取训练样本，以及执行以下训练步骤：将所选取的训练样本中的样本视频输入初始模型，获得样本视频中的样本对象所对应的至少两个候选标签序列；从至少两个候选标签序列选择候选标签序列作为实际标签序列；基于实际标签序列和所选取的训练样本中的样本标签序列，确定初始模型是否训练完成；响应于确定初始模型训练完成，将训练完成的初始模型作为视频识别模型。
用于生成模型方法装置

[发明专利]处理用户行为序列的方法、装置、设备和存储介质-CN202310157414.4在审
发明人：赵世玮;夏铭轩;吴润泽;严晗;戚家恒;沈旭东;李乐;吕唐杰;范长杰;胡志鹏 -专利权人：网易（杭州）网络有限公司
申请日： 2023-02-20 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：该方法包括：获取第一训练样本集，第一训练样本集包括：根据行为序列数据集生成的对比学习任务的正样本对和负样本对；利用第一训练样本集对神经网络模型执行第一训练获得初始相似度分析模型，第一训练包括：根据对比学习任务的正样本对和负样本对对神经网络模型执行第一训练获得初始相似度分析模型；利用第二训练样本集对初始相似度分析模型执行第二训练获得相似度分析模型，第二训练样本集包括训练样本和训练标签；相似度分析模型用于确定不同用户行为序列是否相似。
处理用户行为序列方法装置设备存储介质

[发明专利]机器学习模型训练方法、装置和计算机可读存储介质-CN201911107807.4在审
发明人：刘紫薇;宋辉;吕培立;董井然;陈守志 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2020-02-28 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种机器学习模型训练方法、装置、计算机可读存储介质和计算机设备，方法包括：获取待训练的机器学习模型的源域样本数据和目标域样本数据；确定目标域样本数据和源域样本数据之间的分布密度比；根据分布密度比确定各源域样本数据分别对应的源域样本权重；根据源域样本数据和目标域样本数据得到训练样本数据，并根据源域样本权重和目标域样本数据分别对应的目标域样本权重确定训练样本数据分别对应的训练样本权重；按照训练样本权重训练训练样本数据，在满足训练结束条件时，得到训练完成的机器学习模型。本申请提供的方案可以提高训练得到的机器学习模型的性能。
机器学习模型训练方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种语义理解模型构建方法及装置、语义理解方法及装置-CN202011519649.6在审
发明人：王涛;刘权;陈志刚 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： G06F40/30 文献下载
摘要：本申请公开了一种语义理解模型构建方法及装置、语义理解方法及装置，该语义理解模型构建方法包括：在获取到多语语料之后，先根据该多语语料生成训练样本、该训练样本的实际语种和该训练样本的实际语义信息，并将该训练样本输入多语种理解模型，得到该多语种理解模型输出的该训练样本的预测语种和该训练样本的预测语义信息；再根据该训练样本的预测语种、实际语种、预测语义信息及其实际语义信息，更新该多语种理解模型，并继续执行上述将该训练样本输入多语种理解模型的步骤
一种语义理解模型构建方法装置

[发明专利]根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类方法-CN202210378273.4在审
发明人：杨绍锷;黄启厅;谭黎光;谢国雪;谭序光 -专利权人：广西壮族自治区农业科学院
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种根据多分类器识别结果进行训练样本扩充的分类方法，包括：选择多种分类所用的分类方法；在待分类数据集中选定包括各个类别的初始的训练样本，形成初始的训练样本集；采用各个分类方法和训练样本集分别对待分类数据集数据进行分类识别，得到各个分类方法的待分类数据集分类结果；根据待分类数据集分类结果，计算每个数据的分类结果认同率；将分类结果认同率与其预设阈值比对，以获得新的训练样本，扩充训练样本集；根据扩充后的训练样本集，判定并执行下一次迭代分类本发明通过多分类器结果相互迭代验证，逐步扩增训练样本，提升分类精度。
根据分类器识结果进行训练样本扩充方法

[发明专利]火焰检测模型训练、火焰检测方法和装置-CN202211077934.6在审
发明人：张勇;张佳庆;徐小东;王磊;李忠涵;高志刚;刘睿;叶家良 -专利权人：徐工消防安全装备有限公司;国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06V10/56 文献下载
摘要：本公开提出了一种火焰检测模型训练、火焰检测方法和装置，涉及人工智能技术领域。其中，火焰检测模型训练方法包括：获取第一样本图像集，所述第一样本图像集包括火焰样本图像和非火焰样本图像；生成所述第一样本图像集的温度热力图；根据第一样本图像集及其温度热力图，构建训练样本集，其中，所述训练样本集包括多个训练样本，每个训练样本包括样本的图像特征和温度热力图特征；根据所述训练样本集，训练火焰检测模型。通过以上火焰检测模型训练方法，能够提高训练得到的火焰检测模型的性能，进而提高火焰检测结果的准确性。
火焰检测模型训练方法装置

[发明专利]基于蒙德里安森林的空中微动目标分类在线建库方法-CN202110589218.5在审
发明人：丁军;王鹏辉;司景元;刘宏伟;陈渤;纠博 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-05-28 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于蒙德里安森林的空中微动目标分类在线建库方法，主要解决现有技术无法利用新样本集快速提升RF模型的分类性能，浪费人力物力资源的问题。其实现方案是：生成初始训练样本集、新增训练样本集、测试样本集，并分别对其进行特征提取，获得初始训练样本集的特征矩阵、新增训练样本集的特征矩阵、测试样本集的特征矩阵；将初始训练样本集的特征矩阵输入到MF分类器进行训练，得到预训练模型；利用新增训练样本集的特征矩阵，更新预训练模型获得新模型；将测试样本集的特征矩阵输入到新模型，得到测试样本集的分类结果。本发明利用新样本集高效地更新MF模型，提升了对空中飞机目标的分类正确率，可用于目标识别。
基于德里森林空中微动目标分类在线方法

[发明专利]训练样本集确定、模型训练、目标检测方法和装置-CN202210987671.6在审
发明人：孙浩 -专利权人：黑芝麻智能科技（成都）有限公司
申请日： 2022-08-17 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及深度学习技术领域，具体涉及一种训练样本集确定、模型训练、目标检测方法和装置，解决了深度学习模型对待检测图像中的小目标的检测精度低的问题。训练样本集确定方法包括：对样本图像中的目标区域进行移动操作，确定多个增强目标区域，基于样本图像对应的多个候选区域和多个增强目标区域，确定样本图像对应的训练样本集，以基于样本图像对应的训练样本集训练网络模型通过对样本图像中的目标区域进行移动操作，在尽量不影响大尺寸的目标区域的样本选取的情况下，提高了小目标的区域被选取为训练样本集的概率，从而提高了利用该训练样本集训练网络模型得到的目标检测模型对小目标的检测精度
训练样本确定模型目标检测方法装置

[发明专利]节拍检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110095426.X在审
发明人：崔凡;张晨 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G10H1/40 文献下载
摘要：本公开提供了一种节拍检测方法、装置、电子设备和存储介质，所述方法的训练节拍预测方法包括：从训练样本数据集获取具有大幅度节拍变化的多个训练样本数据；提取所述多个训练样本数据的频域特征，将提取的频域特征输入节拍预测模型并获得所述多个训练样本数据的节拍概率预测值；通过目标损失函数计算所述多个训练样本数据的节拍概率预测值与所述多个训练样本数据的节拍标注之间的偏差，并根据偏差调整节拍预测模型的参数。
节拍检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种轨迹预测模型训练样本的修正方法、装置及存储介质-CN202211056848.7在审
发明人：朱众志;徐培治;郭谢 -专利权人：中智行科技有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F16/245 文献下载
摘要：本发明公开一种轨迹预测模型训练样本的修正方法、装置及存储介质，包括获取训练样本、获取追踪轨迹数据、解析得到所有轨迹点、计算轨迹点的曲率及相邻轨迹点的曲率变化量，筛选出存在异常轨迹点的训练样本进行插值修复本发明轨迹预测模型训练样本的修正方法，可以得到更平滑的追踪轨迹，提高训练样本的质量，使得模型在训练时不会拟合错误的真值，减少由于训练样本自身质量问题引发的模型预测问题，从而提升轨迹预测的准确性和稳定性。
一种轨迹预测模型训练样本修正方法装置存储介质

[发明专利]协同过滤模型的生成方法、项目推荐方法及其装置-CN202310153112.X在审
发明人：鲜学丰;单镭;孙逊;赵朋朋 -专利权人：苏州市职业大学（苏州开放大学）
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了一种协同过滤模型的生成方法、项目推荐方法及其装置，该生成方法包括以下步骤：获取多个训练样本，每个训练样本均包含用户、以及与所述用户有过交互的项目；获取每个训练样本对应的图像特征，获取每个训练样本对应的文本特征；对多个训练样本进行预处理，创建协同过滤模型，并利用多个训练样本对该协同过滤模型进行训练。
协同过滤模型生成方法项目推荐及其装置