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[发明专利]任务模型的构建方法及系统-CN202110092837.3在审
发明人：杨红义;刘天才;王学松;宋青;李海生;张佳;丁光亮;王文婷;刘晨;王君艳 -专利权人：中国原子能科学研究院
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：任务模型的构建方法及系统，任务模型的构建方法包括：获取所述任务模型的构建指令；根据所述构建指令从预先制备的多个子任务模型中选择至少部分被选子任务模型，并将所述至少部分被选子任务模型相关联，以构建所述任务模型这种任务模型的构建方法及系统能够应用在需要构建不同的任务模型的工程项目中，按照用户的需求直接从预先制备的多个子任务模型中选择至少部分被选子任务模型，并组成任务模型。从而减少构建不同的任务模型消耗的人力成本以及时间成本，加快工程项目的进程，提高效率，从而提升用户体验。
任务模型构建方法系统

[发明专利]任务模型训练方法以及装置-CN202310239876.0在审
发明人：冯玉彤;龚镖;蒋建文;吕逸良;沈宇军;赵德丽;周靖人 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-03-07 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本说明书实施例提供任务模型训练方法以及装置，其中所述任务模型训练方法包括：获取基础任务模型，其中，所述基础任务模型基于第一图像样本集训练获得；基于所述基础任务模型和初始任务参数，构建初始参考模型；基于至少一组第二图像样本集分别训练所述初始参考模型，获得至少一个标准参数集；根据所述基础任务模型、所述至少一个标准参数集和各个标准参数集对应的权重参数，构建待训练任务模型；根据待训练任务的第三图像样本集，训练所述待训练任务模型，调整所述待训练任务模型中的权重参数，获得所述待训练任务对应的目标任务模型；实现了针对不同的下游任务，构建对应的目标任务模型，提高任务模型的处理效率。
任务模型训练方法以及装置

[发明专利]模型评价方法和装置、模型评价系统及其训练方法和装置-CN201910105263.1有效
发明人：李长亮;廖敏鹏;唐剑波;王安 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山互动娱乐科技有限公司
申请日： 2019-02-01 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请提供模型评价方法和装置、模型评价系统及其训练方法和装置，其中，模型评价方法包括：将任务输入特征分别输入至少两个任务模型，得到每个任务模型的任务输出特征和任务输出特征对应的置信度；将任务输入特征对应的至少两个任务模型的任务输出特征和任务输出特征对应的置信度输入参数搜索模型，以使参数搜索模型根据每个任务模型的任务输出特征对应的置信度以及参数搜索模型的权重参数，得到每个任务模型的置信权重，并根据每个任务模型的置信权重得到每个任务模型的评价值，其中，参数搜索模型具有最优的权重参数从而在同一个任务模型对不同语句适应性有差别，多个任务模型输出多个结果的情况下，实现对任务模型的评价。
模型评价方法装置系统及其训练

[发明专利]模型训练方法及装置-CN202011362179.7在审
发明人：齐乔松;孟振南;雷欣;李志飞 -专利权人：出门问问（武汉）信息科技有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2021-04-02 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：公开了一种模型训练方法及装置。该方法应包括利用共享层中包括的训练数据对多个任务模型的通用参数进行训练，将训练后的任务模型分别输出到对应的任务层中；根据所述训练数据对应的任务标识，将所述多个任务模型中的目标任务模型对应的目标训练数据提取到所述目标任务模型对应的任务层中；利用所述目标任务模型对应的任务层中包括的目标训练数据对所述目标任务模型的特定参数进行训练，输出训练后得到的目标任务模型。
模型训练方法装置

[发明专利]一种模型输出推荐方法和装置、模型输出推荐系统-CN201910105297.0有效
发明人：李长亮;廖敏鹏;唐剑波;白静 -专利权人：北京金山数字娱乐科技有限公司;成都金山互动娱乐科技有限公司
申请日： 2019-02-01 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F40/58 文献下载
摘要：本申请提供一种模型输出推荐方法和装置、模型输出推荐系统，其中，模型输出推荐方法包括：将任务输入特征分别输入至少两个任务模型，得到每个任务模型的任务输出特征和任务输出特征对应的置信度；将任务输入特征对应的至少两个任务模型的任务输出特征和任务输出特征对应的置信度输入参数搜索模型，以使参数搜索模型根据每个任务模型的任务输出特征对应的置信度以及参数搜索模型的权重参数，得到每个任务模型的置信权重，并根据每个任务模型的置信权重得到推荐的任务输出特征，从而在同一个任务模型对不同语句适应性有差别，多个任务模型输出多个结果的情况下，经过参数搜索模型对任务模型的评价后，筛选出更优的输出结果。
一种模型输出推荐方法装置系统

[发明专利]一种多任务模型的训练方法及装置-CN202210563203.6在审
发明人：杜敏 -专利权人：北京地平线机器人技术研发有限公司
申请日： 2022-05-19 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：公开了一种多任务模型的训练方法及装置，用于对初始多任务模型进行训练，初始多任务模型可以包括至少一个第一异常子任务层，本公开提供的方法可以利用训练数据集对预先建立的至少一个第一单任务模型进行训练，得到各第一单任务模型分别对应的第一模型参数，其中，第一单任务模型包括一个第二异常子任务层，第二异常子任务层基于第一异常子任务层获得，并基于第一模型参数更新初始多任务模型，得到训练后的多任务模型，以实现对初始多任务模型的训练，解决了现有技术中对多任务模型进行训练时，若训练过程中出现异常，需重新利用训练数据对多任务模型进行训练的情况发生，减少迭代耗时，提升训练效率。
一种任务模型训练方法装置

[发明专利]一种结合主动学习与迁移学习的分类模型训练方法-CN202111210163.9在审
发明人：曹永锋;马顺 -专利权人：贵州师范大学
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2022-01-14 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合主动学习与迁移学习的分类模型训练方法，主要包括如下重要步骤：1)采用源任务模型为目标任务模型挑选训练样本的方式将源任务知识传递给目标任务模型；2)源任务模型与目标任务模型各自主动挑选一定比例样本用于训练目标任务模型；3)源任务模型挑选确定性高的样本，而目标任务模型挑选不确定性高的样本，并且源任务模型与目标任务模型所挑选样本数量的相对比例由两个模型分类性能的相对优劣动态决定。本发明避免了负迁移，适用于需要数据安全/隐私保护的领域，得到的目标任务训练样本集质量高，且学习更加高效。同时，减少训练目标任务模型所需的训练样本数量，缓解训练样本不平衡问题，可实现异质模型间的知识迁移。
一种结合主动学习迁移分类模型训练方法

[发明专利]意图识别模型的训练方法、系统、装置及可读存储介质-CN201810015726.0在审
发明人：韩卫强;权圣 -专利权人：北京中关村科金技术有限公司
申请日： 2018-01-08 - 公布日： 2018-05-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种意图识别模型的训练方法、系统、装置及可读存储介质，包括预先根据源任务模型和源任务标注语料训练基础模型；将基础模型的网络层的参数导入到目标任务模型的公共网络层中，并固定公共网络层的参数；通过目标任务标注语料微调目标任务模型的特有网络层的参数，其中，特有网络层为目标任务模型中除公共网络层外的网络层，源任务标注语料的数量大于目标任务标注语料的数量。本发明通过对源任务语料及源任务模型迁移学习来训练目标任务模型，只需要标注少量的目标任务语料对目标任务模型进行微调就可以使目标任务模型获得较高的准确率，节约了目标任务模型的训练成本，同时还能有效的减少目标任务模型的训练时间
任务模型语料标注网络层公共网络层可读存储介质基础模型意图识别微调训练目标准确率迁移节约学习

[发明专利]文本处理方法及装置-CN202211415341.6在审
发明人：赵英秀;郁博文;余海洋;黄非;李永彬 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-07 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本说明书实施例提供文本处理方法及装置，其中文本处理方法包括：获取待处理文本，执行目标任务的第一任务模型；将待处理文本输入第一任务模型，获得对待处理文本执行目标任务的任务处理结果，其中，第一任务模型为利用有标签文本和无标签文本对初始任务模型进行半监督学习得到，无标签文本包括第二任务模型输出的、与目标任务相关的无标签文本，第二任务模型和第一任务模型执行不同任务。由于第一任务模型的训练数据中包括第二任务模型输出的、与目标任务相关的无标签文本，从而利用第二任务模型的无标签数据对第一任务模型进行训练，可以使得到更好的模型参数，进而在利用第一任务模型对待处理文本执行目标任务的情况下
文本处理方法装置

[发明专利]模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备-CN202210461145.6在审
发明人：张珍茹;徐海洋;谭传奇;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-04-28 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型训练方法、装置、计算机可读存储介质及计算机设备。其中，该方法包括：获取初始任务模型，其中，初始任务模型包括预训练模型以及一组前缀参数，前缀参数为初始任务模型的超参数，用于使初始任务模型适配不同任务；基于训练样本数据对初始任务模型进行训练，得到初始任务模型中与前缀参数对应的目标权重，其中，训练样本数据与目标任务对应；基于目标权重及初始任务模型，确定目标任务模型。本发明解决了添加前缀的预训练模型由于前缀过长或者过短导致模型出现过拟合或者欠拟合的技术问题。
模型训练方法装置计算机可读存储介质设备

[发明专利]FPGA任务动态编排方法、装置、芯片和存储介质-CN202011127284.2在审
发明人：邬惠峰;胡俊杰;赵建勇 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-01-12 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明提供一种FPGA任务动态编排方法、装置、芯片和存储介质，该方法包括：FPGA获取任务模型配置工具发送的任务模型配置请求报文。FPGA在获取该任务模型配置请求报文后，对该任务模型配置请求报文进行解析，获取该任务配置请求报文包括至少一个任务的任务信息，以及每一任务信息中包括的至少一个基础功能模块。FPGA根据解析得到的任务模型配置请求报文生成新的任务模型配置信息。进而，FPGA用新的任务模型配置信息替换原有任务模型配置信息，实现任务模型配置信息的更新。本申请的方法，可以无需编程，实现对FPGA功能的更新，且可以支持多任务并行运行，提高了开发效率，也提高了FPGA的资源利用率。
fpga 任务动态编排方法装置芯片存储介质

[发明专利]一种任务模型驱动的无人集群指挥控制模拟方法-CN202211079262.2在审
发明人：陶伟;王坤;魏青;赵仕通;朱忍胜 -专利权人：中国舰船研究设计中心
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种任务模型驱动的无人集群指挥控制模拟方法，属于无人集群指挥控制技术领域，包括：建立通用化的任务模型，基于通用化的任务模型，分别建立编队级任务模型、编组级任务模型和平台级任务模型；分别实现从编队协同决策、任务编组协同决策到无人平台自主控制的无人集群多层指挥控制的业务流程和功能模拟，并基于编队级任务模型、编组级任务模型和平台级任务模型，驱动多级指控业务扭转自动化，指挥决策智能化，实现多域任务场景下的有人或无人协同决策满足面向典型对抗任务场景下的无人集群任务能力、指挥控制能力验证及效果演示应用需求。
一种任务模型驱动无人集群指挥控制模拟方法

[发明专利]任务处理模型的模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202210373086.7在审
发明人：谢亚雄;温珂伟 -专利权人：上海明胜品智人工智能科技有限公司
申请日： 2022-04-11 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F40/295 文献下载
摘要：本申请提供了一种任务处理模型的模型训练方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过共享特征提取模型提取训练语料中多种类别的共享特征信息；按照预设输入方式，将共享特征信息和基于训练语料标注的训练文本信息输入至多个子任务模型中，并行对多个子任务模型进行训练，根据每一子任务模型的任务训练损失的梯度变化情况，对该子任务模型的权重系数进行调整，以使多个子任务模型的训练率位于同一数值范围区间内，直至多个子任务模型的整体损失函数满足训练截止条件这样，本申请在保障每个子任务模型能够独立训练的同时，可以为不同的子任务模型提供与其执行的子任务相关的多种共享特征信息，进而，提高任务处理模型的整体模型训练效果。
任务处理模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]多任务模型的建模方法、推广内容处理方法及相关装置-CN202111573367.9在审
发明人：吴寅初;佘琪;王长虎 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：本公开提供了一种多任务模型的建模方法、推广内容处理方法及相关装置，涉及人工智能技术领域。该多任务模型的建模方法包括：获取用于构建任务的特征，根据所述用于构建任务的特征构建初始任务集合；确定所述初始任务集合中不同任务之间的互信息；根据所述不同任务之间的互信息，获得相关任务集合，所述相关任务集合中包括的任务的互信息满足第一预设条件；根据所述相关任务集合中各任务对应的特征，生成多任务模型的样本，利用所述多任务模型的样本进行模型训练，获得所述多任务模型。如此，该方法能够使得多任务模型中多个任务之间的存在较强的相关性，提高多任务模型的学习效率。
任务模型建模方法推广内容处理相关装置

[发明专利]任务处理方法、地物分类方法及任务模型训练方法-CN202310027841.0在审
发明人：钱文;罗浩;钱祺;王帆 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2023-01-09 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本说明书实施例提供任务处理方法、地物分类方法及任务模型训练方法，其中所述任务处理方法包括：获取任务数据；将任务数据输入目标任务模型，得到任务结果，其中，目标任务模型为基于多个样本组对预训练的初始任务模型进行训练得到，训练的过程受正则化约束，正则化约束为利用初始任务模型和微调模型对各样本组中样本关系的分析结果进行对比得到，微调模型基于初始任务模型构建得到。利用初始任务模型和微调模型对各样本组中样本关系的分析结果进行对比，来确定正则化约束，提升了微调模型在微调训练过程中的特征学习的自由度，提升了与特定任务之间的适应性，有效避免过拟合现象的产生，提升了目标任务模型的模型性能，提升了任务处理的准确度。
任务处理方法地物分类模型训练

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