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[发明专利]推荐模型训练方法、电子设备及存储介质-CN202111132414.6在审
发明人：王国瑞 -专利权人：腾讯音乐娱乐科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-09-26 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：其中方法包括：获取样本特征集合并输入初始预测模型以获取样本用户针对样本推荐对象的预测点击率和预测转化率，基于点击标签和预测点击率生成点击损失函数，基于点击标签、转化标签、预测点击率和预测转化率生成点击转化损失函数，根据点击损失函数、点击转化损失函数和模型参数得到权重损失函数，基于权重损失函数生成点击权重和点击转化权重，基于点击权重、点击转化权重、点击损失函数和点击转化损失函数得到目标损失函数，基于目标损失函数修正模型参数得到目标预测模型
推荐模型训练方法电子设备存储介质

[发明专利]一种智能设备及意图识别的模型训练方法-CN202210474599.7在审
发明人：朱飞;曹晚霞 -专利权人：海信电子科技(武汉)有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请提供一种智能设备及意图识别的模型训练方法，所述方法包括接收检测器采集到的语音指令；响应于语音指令，将语音指令转化为文本信息，基于该文本信息调用意图分类模型，以及获取领域内的多条训练样本数据；为意图分类模型新增领域分类器；生成融合损失函数，基于融合损失函数训练意图分类模型。本申请通过优化意图分类模型的损失函数，将单一的分类交叉熵损失函数优化为分类交叉熵损失函数、领域正则化损失函数、对比学习损失函数三个损失函数的融合，得到融合损失函数，再基于融合损失函数训练意图分类模型。
一种智能设备意图识别模型训练方法

[发明专利]一种产油量预测模型建立方法、产能预测方法及存储介质-CN202211061735.6在审
发明人：廖璐璐;李根生;杨顺辉;田守嶒;宋先知;王天宇;高启超;胡晓东;周珺;祝兆鹏;涂志勇;徐茂雅 -专利权人：中国石油化工股份有限公司石油工程技术研究院;中国石油大学(北京)
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：产能预测方法及存储介质，包括：获取清洗完成的训练集和测试集，其中，训练集和测试集包括若干组历史数据，包括地质参数、施工参数以及产油量；将训练集中的地质参数和施工参数均输入初始化完成的预测模型，得到模型输出值；使用损失函数确定模型输出值与测试集中真实值的误差项，损失函数根据真实损失函数和物理损失函数确定得到；根据损失函数更新当前预测模型中各个节点的权重系数，得到训练完成的预测模型，实现了根据物理损失函数校正损失函数，考虑到了页岩油气储层的物理规律，并通过真实损失函数和物理损失函数共同确定损失函数进行更新各个节点的权重系数
一种产油预测模型建立方法产能存储介质

[发明专利]一种跨网络边分类方法、装置、设备及存储介质-CN202310426325.5在审
发明人：沈笑;邵梦秋;周犀 -专利权人：海南大学
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06F18/2415 文献下载
摘要：本申请公开了一种跨网络边分类方法、装置、设备及存储介质，涉及图神经网络领域，包括：将网络对应的信息集合输入模型得到全部节点特征；基于源网络节点特征计算节点分类损失函数；基于通过源网络节点特征学习到的源网络注意力边权重计算监督注意力损失函数；基于全部节点特征构建边特征并获取对应的边分类损失函数及域分类损失函数；基于节点分类损失函数、监督注意力损失函数、边分类损失函数、域分类损失函数确定总体损失函数，判断是否下降且收敛；若是则获取当前可学习参数对应的调整后模型对网络边进行预设分类操作本申请利用多种损失函数值对可学习参数进行调整，学习具有类别鉴别性和网络不变性的边特征，提高目标网络边分类的准确性。
一种网络分类方法装置设备存储介质

[发明专利]基于图像处理的健身房设施布局优化方法及系统-CN202111251688.7有效
发明人：孙娟;别叶芹 -专利权人：海门市三德体育用品有限公司
申请日： 2021-10-27 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：该方法包括：获取健身房中所有健身设备的设备图像，根据第二目标神经网络获取小型设备的局部优化图像；其中，第二目标神经网络的损失函数包括第一损失函数、第二损失函数以及第三损失函数；第一损失函数是相似度损失函数；第二损失函数是面积损失函数；第三损失函数是重合度损失函数；将局部优化图像输入轨迹预测网络中再次训练；在第二目标神经网络稳定收敛后，获取整体优化图像对健身房进行调整，从而对健身设备进行合理的规划，潜在引导健身人员在进行健身运动时的健身路径
基于图像处理健身房设施布局优化方法系统

[发明专利]一种定位方法、装置和电子设备-CN202110598903.4在审
发明人：尤明懿;陆安南;叶云霞 -专利权人：中国电子科技集团公司第三十六研究所
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： G01S5/02 文献下载
摘要：本申请的电子设备包括存储器和处理器；定位装置包括第一计算单元，第二计算单元和第三计算单元；定位方法包括：利用时差定位体制并采用加权最小二乘准则构建初始损失函数；对初始损失函数的各个混合项采用分段Huber损失函数，得到定位损失函数；所述分段Huber损失函数中不同段Huber损失函数适用不同；根据所述定位损失函数计算出所述辐射源位置。
一种定位方法装置电子设备

[发明专利]基于人工神经网络的识别方法-CN202211242487.5在审
发明人：彭璨 -专利权人：深圳硅基智控科技有限公司
申请日： 2020-11-27 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本公开描述了一种基于人工神经网络的识别方法，包括，获取组织图像；利用人工神经网络模块接收组织图像并对组织图像进行病变识别和训练，基于特征图和注意力热度图对检查图像进行识别以获得识别结果，结合识别结果与标注图像以获得在未使用注意力机制时的第一损失函数，结合识别结果与标注图像以获得在使用注意力机制时的第二损失函数，利用第一损失函数和第二损失函数获取包括基于第一损失函数的第一损失项和基于第二损失函数和第一损失函数的差的第二损失项的总损失函数，并利用总损失函数对人工神经网络模块进行优化
基于人工神经网络识别方法

[发明专利]基于注释信息的分类-CN201980038768.9在审
发明人：赵茜;张敏;戈帕尔·阿维纳什 -专利权人：通用电气公司
申请日： 2019-06-28 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该系统还基于多个掩模生成第一损失函数，基于多个图像级标签生成第二损失函数，并且基于边界框生成第三损失函数。此外，系统基于第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数生成第四损失函数，其中第四损失函数被迭代地反向传播以调谐卷积神经网络的参数。该系统还基于卷积神经网络预测输入图像的分类标签。
基于注释信息分类

[发明专利]一种全景分割方法、装置、设备及存储介质-CN202211645620.1在审
发明人：滕书华;郑立冬;成政廷;元志安;马燕新 -专利权人：湖南第一师范学院
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本申请公开了一种全景分割方法、装置、设备及存储介质，涉及图像分割技术领域，包括：按重要程度将语义种类划分为若干语义等级，并利用预设初始语义损失函数对若干语义等级进行加权学习以得到语义加强损失函数；基于语义加强损失函数利用预设重要性矩阵确定目标语义分割损失函数；利用预设权重系数对预设实例分割损失函数以及目标语义分割损失函数进行处理得到目标语义增强损失函数；基于预设全景分割网络利用所述目标语义增强损失函数对原始图像处理得到实例分割结果以及语义分割结果。由此可见，本申请可以根据语义重要程度分类，并对语义等级进行学习以优化语义分割损失函数，可以在全景分割网络中提高优先级较高的语义信息的分割效果。
一种全景分割方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于多目标学习的人脸识别算法训练方法-CN201810356283.1有效
发明人：王军南;张清泉;余饶东;唐杭生 -专利权人：浙江大承机器人科技有限公司
申请日： 2018-04-19 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多目标学习的人脸识别算法训练方法，包括以下步骤：随机初始化神经网络参数，使用基于人脸身份的损失函数以及基于人脸特征点位置约束的损失函数，以最小化学习目标对深度卷积网络进行训练；当对人脸身份的预测准确率达到阈值后，计算基于人脸特征类内距离的损失函数和基于人脸特征类间距离的损失函数，并对每一个样本使用基于人脸身份的损失函数及人脸特征点位置约束的损失函数计算；基于人工设置权重，对各损失函数进行加权，得到总的损失函数，并基于总的损失函数实现反向传播，实现对网络参数的更新，当准确率稳定后，停止网络训练，得到训练好的人脸识别模型。
一种基于多目标学习识别算法训练方法

[发明专利]一种停电损失确定方法、装置、设备及存储介质-CN202210774580.4在审
发明人：林洪浩;王柯成;卢海明;黄小奇;陈晓瑜;郑惠哲;杜宁;辜小琢 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司汕头供电局
申请日： 2022-07-01 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种停电损失确定方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取各类用户的停电样本数据；根据所述停电样本数据，生成各类用户对应的平均用户停电损失函数；根据各类用户对应的平均用户停电损失函数，生成综合用户停电损失函数；根据所述综合用户停电损失函数，计算与实际停电数据对应的用户停电损失本发明实施例的技术方案，通过生成与各类用户对应的平均用户停电损失函数以及综合用户停电损失函数，实现快速准确地计算得到用户停电损失。
一种停电损失确定方法装置设备存储介质

[发明专利]文本生成模型的训练方法、装置和电子设备-CN202010408192.5有效
发明人：周浩;孙驰;郝卓琳;王竞豪;李磊;杨建东;王奉坤 -专利权人：北京字节跳动网络技术有限公司
申请日： 2020-05-14 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：其中所述方法包括：根据第一训练数据集和第一损失函数对原始文本生成模型进行训练生成第一中间文本生成模型；根据第二训练数据集和第一加权损失函数对所述第一中间文本生成模型进行训练生成第二中间文本生成模型，其中第一加权损失函数由第一损失函数和第二损失函数组成；根据第三训练数据集和第二加权损失函数对所述第二中间文本生成模型进行训练生成所述文本生成模型，其中所述第二加权损失函数由第一损失函数、第二损失函数和第三损失函数组成。上述方法通过多个训练数据集以及损失函数对模型进行训练，解决了现有技术中生成的文本缺乏多样性的技术问题。
文本生成模型训练方法装置电子设备

[发明专利]一种滤波器设计方法及装置、存储介质-CN202210788064.7在审
发明人：魏天才 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H03H17/06 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种滤波器设计方法及装置、存储介质，包括：获取当前单位冲激响应；并将当前单位冲激响应分别输入多个频带对应的多个损失函数和滤波器对应的总损失函数中，得到多个频带对应的多个损失值和总损失值；在根据多个损失值和总损失值，确定出多个频带的性能指标满足对应的多个设计目标的情况下，将当前单位冲激响应确定为滤波器的设计参数；其中，多个损失函数为根据多个频带对应的多个设计目标设计出的损失函数；总损失函数为基于多个频带对应的多个加权因子，对多个损失函数进行加权求和处理，设计出的损失函数。
一种滤波器设计方法装置存储介质

[发明专利]一种滤波器设计方法及装置、存储介质-CN202210788140.4在审
发明人：魏天才 -专利权人： OPPO广东移动通信有限公司
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H03H17/04 文献下载
摘要：本申请实施例提供了一种滤波器设计方法及装置、存储介质，包括：获取当前滤波器参数；并将当前滤波器参数分别输入多个频带对应的多个损失函数和滤波器对应的总损失函数中，得到多个频带对应的多个损失值和总损失值；在根据多个损失值和总损失值，确定出多个频带的性能指标满足对应的多个设计目标的情况下，将当前滤波器参数确定为滤波器的设计参数；其中，多个损失函数为根据多个频带对应的多个设计目标设计出的损失函数；总损失函数为基于多个频带对应的多个加权因子，对多个损失函数进行加权求和处理，设计出的损失函数。
一种滤波器设计方法装置存储介质

[发明专利]一种基于排序的孪生网络目标跟踪方法及系统-CN202210549797.5在审
发明人：凌强;汤峰 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于排序的孪生网络目标跟踪方法及系统，其方法包括：S1：构建分类排序损失函数，训练孪生RPN目标跟踪网络中的分类分支；S2：构建基于IoU的排序损失函数，对齐孪生RPN目标跟踪网络中的分类分支和回归分支；S3：将分类排序损失函数、基于IoU的排序损失函数以及RPN网络中的原有的损失函数相结合，构建总损失函数，指导孪生RPN目标跟踪网络训练。本发明提供的方法，通过构建分类排序损失和基于IoU的排序损失函数，可有效地提升现有孪生RPN网络的目标跟踪精度。
一种基于排序孪生网络目标跟踪方法系统