专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于路牌的训练方法和装置-CN202211365650.7在审
  • 李正旭;贾双成;朱磊 - 智道网联科技(北京)有限公司
  • 2022-10-31 - 2023-01-13 - G06V20/62
  • 本发明涉及神经网络训练技术领域,更具体的说是涉及一种路牌的训练方法和装置,方法包括:获取N个训练样本信息,所述N个训练样本信息中每一训练样本信息均包含具有完整路牌的训练图像,以及每一所述完整路牌在所述训练图像中的位置信息;从所述N个训练样本信息中随机选取N1个训练样本信息;其中,N、N1均为正整数,且N1<N;在所述N1个训练样本信息中,对每一训练样本信息的所述训练图像中的所述完整路牌做遮挡处理;将所述N1个做遮挡处理的所述训练样本信息以及所述N个训练样本信息中未做遮挡处理的所述训练样本信息均作为预先确定的神经网络模型的正样本,对所述神经网络模型进行训练,本申请能够提高训练的神经网络模型的识别能力。
  • 一种基于路牌训练方法装置
  • [发明专利]一种分类模型训练方法、对象分类方法及相关设备-CN202111369647.8在审
  • 李鑫武;丁华杰;金悦 - 中汽创智科技有限公司
  • 2021-11-16 - 2022-03-01 - G06K9/62
  • 本申请涉及一种分类模型训练方法、对象分类方法及相关设备,该分类模型训练方法包括:获取训练样本集合;训练样本集合包括多个样本子集合,多个样本子集合对应多个不同种类的类别标签;构建预设机器学习模型;基于预设机器学习模型,对训练样本集合中每个训练样本进行类别预测,得到每个训练样本的预测类别信息;预测类别信息是基于多个样本子集合中各样本子集合中的样本数量和训练样本的特征输出指数确定的;基于每个训练样本的预测类别信息与每个训练样本的类别标签确定损失值;根据损失值对预设机器学习模型进行训练直至满足预设训练结束条件,得到分类模型。
  • 一种分类模型训练方法对象相关设备
  • [发明专利]文本分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202011038589.6有效
  • 刘广;黄海龙 - 平安科技(深圳)有限公司
  • 2020-09-28 - 2023-07-07 - G06F16/35
  • 本申请适用于人工智能技术领域,提供了一种文本分类模型的训练方法、装置、设备及存储介质。该方法获取训练样本集,训练样本集包括N个有标训练样本和M个无标训练样本,每个有标训练样本包括文本信息以及文本信息的类别标签,每个无标训练样本包括文本信息;M和N均为大于1的整数;根据训练样本集以及M个增强训练样本对初始文本分类模型和初始文本增强模型进行交替迭代训练,得到目标文本分类模型;其中,在第i次交替迭代训练过程中,M个增强训练样本根据第i‑1次交替迭代得到的文本增强模型对M个无标训练样本进行文本增强处理生成,i为大于1的整数。本申请实施例提供的文本分类模型的训练方法提高了最终得到的文本分类模型的性能。
  • 文本分类模型训练方法装置设备存储介质
  • [发明专利]消息推荐方法、装置、计算机可读介质及电子设备-CN202210375182.5在审
  • 郭枝虾;苏明兰;张超颖;李馨迟;杨明川 - 中国电信股份有限公司
  • 2022-04-11 - 2022-07-05 - G06F16/906
  • 本申请公开了一种消息推荐方法、装置、计算机可读介质及电子设备,所述方法包括:获取多个时间段的训练样本和设定时段内的第一测试样本;通过多个时间段的训练样本和第一测试样本对消息推荐模型进行联合训练;在联合训练的过程中,根据各个时间段的训练样本和所述第一测试样本之间的数据分布差异得到训练样本的权重,并根据该权重对训练样本进行联合训练,并根据各个时间段的训练样本的预测值和对应训练样本样本标签之间的损失更新消息推荐模型的模型参数;通过训练好的消息推荐模型在当前时间进行消息推荐。本申请利用多时期训练样本与测试样本进行联合训练,以改进传统推荐算法仅用单一时期训练样本进行训练,导致模型泛化能力差的问题。
  • 消息推荐方法装置计算机可读介质电子设备
  • [发明专利]神经网络模型的训练方法、装置和电子设备-CN201910555746.1有效
  • 沈荣波;颜克洲;田宽;江铖;周可 - 深圳市腾讯计算机系统有限公司;华中科技大学
  • 2019-06-25 - 2023-09-05 - G06V10/774
  • 本公开提供了一种神经网络模型的训练方法和装置、电子设备和计算机可读存储介质。神经网络模型的训练方法包括:利用第一训练样本集执行初始训练,获得初始神经网络模型;利用初始神经网络模型对第二训练样本集执行预测,获得第二训练样本集中每个训练样本的预测结果;基于预测结果,从第二训练样本集确定多个优选样本;接收对于多个优选样本的标注结果,将标注后的多个优选样本加入第一训练样本集,获得扩展的第一训练样本集;利用扩展的第一训练样本集执行更新训练,以获得更新的神经网络模型;在满足训练结束条件的情况下,结束训练;以及在不满足训练结束条件的情况下,重复执行预测步骤、优选样本确定步骤、样本扩展步骤以及更新训练步骤。
  • 神经网络模型训练方法装置电子设备
  • [发明专利]一种模型训练方法及相关装置-CN202210452459.X在审
  • 李廷天;孙子荀 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-04-27 - 2022-09-30 - G06N3/04
  • 本申请实施例公开了一种人工智能领域的模型训练方法及相关装置,其中该方法包括:获取多个包括视频片段和音频片段的训练样本;通过第一编码网络根据各训练样本中的第一片段,确定各训练样本对应的第一预测特征;基于各训练样本对应的第一预测特征进行聚类处理,确定各训练样本中第一片段所属的类别,根据训练样本中第一片段所属的类别,为训练样本中第二片段配置伪标签;通过第二编码网络根据各训练样本中的第二片段,确定各训练样本对应的第二预测特征,并确定各训练样本中的第二片段对应的类别预测结果;基于各训练样本中的第二片段对应的类别预测结果和伪标签,训练第二编码网络。
  • 一种模型训练方法相关装置
  • [发明专利]一种基于彩色数码相机单幅RGB图像的光谱重建方法-CN201710222003.3有效
  • 万晓霞;梁金星 - 武汉大学
  • 2017-04-06 - 2019-05-10 - G01N21/27
  • 本发明属于光谱成像技术领域,涉及一种基于彩色数码相机单幅RGB图像的光谱重建方法,包括测量训练样本光谱反射率;搭建拍摄环境,拍摄训练样本和重建对象RGB图像,校正图像;提取训练样本和重建对象各像素RGB响应值,计算任一像素与训练样本之间RGB值的欧氏距离,依据欧式距离从小到大对训练样本进行升序排列,取前p个训练样本为最优训练样本集;计算最优训练样本集的反距离加权矩阵;对最优训练样本集和待重建像素的响应值进行扩展;利用反距离加权矩阵对最优训练样本集的响应值扩展矩阵和光谱反射率矩阵进行加权;利用伪逆方法求解光谱重建转换矩阵,重建对应像素的光谱反射率,最终获得重建对象的光谱图像。
  • 一种基于彩色数码相机单幅rgb图像光谱重建方法
  • [发明专利]图像重建模型的训练方法、装置和电子设备-CN202110273681.9在审
  • 王光伟 - 北京字跳网络技术有限公司
  • 2021-03-11 - 2021-06-25 - G06T17/00
  • 本公开实施例公开了一种图像重建模型的训练方法、装置和电子设备。该方法的一具体实施方式包括:获取初始全景训练样本图像,根据所述初始全景训练样本图像确定至少一个增强全景训练样本图像,得到全景图像训练样本集,所述初始全景训练样本图像包括至少一个对象图像;从初始全景训练样本图像提取出初始对象样本训练图像,得到对象样本图像训练样本集;基于预设损失函数,利用所述全景图像训练样本集以及所述对象样本图像训练样本集对第一图像处理模型以及第二图像处理模型进行训练。可以一并对第一图像处理模型和第二图像处理模型进行训练,基于收敛后的目标图像处理模型的输出,可以得到更加真实的重建图像。
  • 图像重建模型训练方法装置电子设备

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