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[发明专利]一种基于动态调度的对抗样本生成方法及装置-CN202011544521.5在审
发明人：董乾;薛云志;杨光;孟令中;高卉;武斌 -专利权人：中科院软件研究所南京软件技术研究院;中国科学院软件研究所
申请日： 2020-12-24 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态调度的对抗样本生成方法及装置，方法，包括：获取多个原始样本数据和深度学习模型；基于对抗样本生成任务以及对抗样本生成任务与对抗样本生成算法之间的对应关系，在预设算法库中匹配对应的至少一个对抗样本生成算法；根据对抗样本生成任务的预设执行数量以及各个对抗样本生成任务的优先级，调度对抗样本生成任务；根据对抗样本生成算法的算法参数以及当前对抗样本生成任务的配置参数，调度预设算法库中对抗样本生成算法；基于封装的模型及调度算法，依次执行当前对抗样本生成任务，生成对应的对抗样本。本发明提高算法集成整合效率，实现了对抗样本生成任务的动态调度，保证了对抗样本的生成效率。
一种基于动态调度对抗样本生成方法装置

[发明专利]样本生成方法、系统、计算机设备及存储介质-CN202210297061.3在审
发明人：蔡常雨;仝杰;谈元鹏;张纪伟 -专利权人：中国电力科学研究院有限公司;国网山东省电力公司
申请日： 2022-03-24 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明属于电力自动化领域，公开了一种样本生成方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取样本生成信息；调用预设的样本生成模型，将样本生成信息输入样本生成模型；其中，样本生成模型为通过真实样本，采用智能自学习方式训练完成的生成对抗网络模型的生成模型中的至少一个；通过样本生成模型生成并输出生成样本。本发明样本生成方法，能够实现样本的有效扩充，并且，有效解决现有生成对抗网络模型采用固定的训练方式的不足，通过智能自学习的训练方式，有效提升样本生成模型生成的生成样本的质量，进而提升采用其进行训练的人工智能模型的预测精度
样本生成方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]样本生成模型的训练方法、装置及电子设备-CN202111341268.8在审
发明人：廖国翔;刘威;卢颖辉 -专利权人：中国建设银行股份有限公司
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本公开提出了一种样本生成模型的训练方法、装置及电子设备，其中，方法包括：采集实际订单信息，并生成候选订单样本；基于候选订单样本，对样本生成模型中的生成网络和识别网络进行对抗训练，其中，生成网络用于生成伪订单样本，识别网络用于进行真假样本识别；基于真假样本识别的结果，确定样本生成模型的误差矩阵，并基于误差矩阵调整样本生成模型，以生成目标样本生成模型。本公开中，优化了伪订单样本的质量，强化了订单识别的准确性，以获取更接近实际交易信息的伪订单样本。
样本生成模型训练方法装置电子设备

[发明专利]保护隐私的样本生成模型构建、仿真样本生成方法及装置-CN202010459358.6有效
发明人：李龙飞;周俊 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2020-09-08 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书实施例提供一种保护隐私的样本生成模型构建、仿真样本生成方法及装置，在样本生成模型构建方法中，对真实样本集中多个真实样本进行聚类，确定N个类簇。对于N个类簇中任意的第一类簇，基于归属于第一类簇的各真实样本，训练对应于第一类簇的、具有差分隐私功能的子生成模型。基于N个类簇分别对应的N个子生成模型，形成样本生成模型。该样本生成模型用于基于原始样本生成对应的仿真样本。
保护隐私样本生成模型构建仿真方法装置

[发明专利]用于异常检测的图像处理方法及设备和神经网络构建方法-CN202110653941.5在审
发明人：赵颖;王刚;张毅飞 -专利权人：株式会社理光
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：该异常检测的图像处理方法包括：获取包含待检测样本的输入图像；基于所述输入图像，分别利用异常样本生成网络和正常样本生成网络生成第一异常样本生成图像和第一正常样本生成图像；以及至少基于所述输入图像与第一异常样本生成图像和第一正常样本生成图像之间的相似度，确定所述输入图像中的待检测样本是否存在异常。根据本公开实施例的异常检测的图像处理方法，考虑了输入图像与各个生成网络所生成的相应类型的样本生成图像之间的相似度，从而不仅提供了细粒度的分类结果，同时对未见样本异常具有一定的鲁棒性。
用于异常检测图像处理方法设备神经网络构建

[发明专利]一种基于自编码器的稀疏人脸比对对抗样本生成方法-CN202211712389.3有效
发明人：戚永军;刘晓硕;宋媛萌;贾正正 -专利权人：北华航天工业学院
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自编码器的稀疏人脸比对对抗样本生成方法，构建了躲避攻击对抗样本生成模型和假冒攻击对抗样本生成模型，模型中包括编码器和两个解码器，第一解码器用来生成全局性扰动，第二解码器用来控制保留扰动像素位置；最后根据输入样本状态，自适应选择躲避攻击对抗样本生成模型或者假冒攻击对抗样本生成模型，生成对应的对抗样本；在输入图像生成对抗样本之前，先利用目标模型进行是否为同一人判定，如果为同一人则进行躲避攻击，否则进行假冒攻击，输入到对应的对抗样本生成模型中，进而生成对应的对抗样本。
一种基于编码器稀疏对抗样本生成方法

[发明专利]文本生成模型的训练方法、生成文本的方法以及各自装置-CN202210429607.6在审
发明人：耿瑞莹;李亮;石翔;黎槟华;李永彬;孙健 -专利权人：阿里巴巴（中国）有限公司
申请日： 2022-04-22 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本说明书实施例提供文本生成模型的训练方法、生成文本的方法以及各自装置，其中所述文本生成模型的训练方法包括：获得文本生成模型，以及具有文本相关性的多个任务各自的样本，其中，文本生成模型包括多个训练阶段，每个训练阶段对应不同训练目标，样本具有标注精度等级；针对每个训练阶段，根据多个任务各自的样本中，与该训练阶段的训练目标匹配的标注精度等级的样本，获得该训练阶段的样本集；针对多个训练阶段中的第一个训练阶段，利用该第一个训练阶段的样本集对所述文本生成模型进行训练，得到更新的文本生成模型；针对第一个训练阶段之后的任一训练阶段，利用该任一训练阶段的样本集继续训练文本生成模型，得到更新的文本生成模型。
文本生成模型训练方法以及各自装置

[发明专利]工控数据攻击样本生成方法、系统、电子设备及存储介质-CN202010720078.6有效
发明人：周文;李晓明;沙芸;任琳琳;晏涌;刘学君;曹雪莹;陈建萍 -专利权人：中国航空油料集团有限公司;北京石油化工学院
申请日： 2020-07-24 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： H04L29/06 文献下载
摘要：本发明公开了工控数据攻击样本生成方法、系统、电子设备及存储介质，涉及工业控制系统攻击样本生成技术领域。一种工控数据攻击样本生成方法，包括：从业务数据集中抽取正例样本形成正例样本数据集；攻击样本也称为负例样本。对所述正例样本数据集进行攻击，生成的攻击样本集合称为预攻击样本数据集；对于所述的预攻击样本数据集生成稀疏矩阵，并采用SGD方法进行填充，生成初始攻击样本；基于所述初始攻击样本数据集采用双判别模型的生成式对抗网络形成攻击样本生成模型；调用所述攻击样本生成模型生成攻击样本数据集。采用本发明的技术方案，能够批量的高效生成对抗性较强的高质量工控系统攻击样本集合。
数据攻击样本生成方法系统电子设备存储介质

[发明专利]一种基于词替换的文本生成方法、系统及存储介质-CN202211505931.8在审
发明人：黄民烈;温佳鑫 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-11-28 - 公布日： 2023-05-09 - 主分类号： G06F40/186 文献下载
摘要：本发明提供一种基于词替换的文本生成方法、系统及存储介质，包括：获取数据集中的原始样本，确定原始样本的因果特征；所述原始样本包括多个单词组成的文本和分类标签，将所述原始样本中因果特征的位置通过占位符进行替换，得到去因果特征文本，将所述去因果特征文本和分类标签输入至预设的填空式文本生成模型，对因果特征进行重构；基于重构的因果特征建立反事实样本生成模型，设置目标函数对所述反事实样本生成模型进行训练，通过所述反事实样本生成模型进行文本生成本发明解决了现有反事实样本生成效率低、质量差的缺陷，以实现不依赖人力的情况下生成高质量、高多样性的反事实样本，提高自然语言理解模型的鲁棒性。
一种基于替换文本生成方法系统存储介质

[发明专利]一种多网络联合辅助生成式知识蒸馏方法-CN202210172188.2在审
发明人：匡振中;王一琳;丁佳骏;顾晓玲;俞俊 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-05-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种多网络联合辅助生成式知识蒸馏方法，首先进行图像分类数据集预处理；然后根据确定的图像分类数据集选择教师网络模型并训练；再根据确定的图像分类数据集选择困难样本生成器G1和学生网络，组成对抗知识蒸馏框架；建立生成对抗知识蒸馏的目标函数；对组建好的对抗知识蒸馏框架进行迭代训练；最后引入简单样本生成器G2，使用困难样本生成器G1和简单样本生成器G2交替调整学生网络，得最终结果。本发明额外引入了一个简单样本生成器，并且简单样本生成器直接复制训练好的困难样本生成器，并没有增加计算量，而且操作简单。在简单样本生成器帮助学生网络回顾简单样本的情况下，最终在目标任务上取得了更好的效果。
一种网络联合辅助生成知识蒸馏方法

[发明专利]一种样本生成方法、装置、服务器及存储介质-CN201911274790.1有效
发明人：郭震;冯大航;常乐 -专利权人：北京声智科技有限公司
申请日： 2019-12-12 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G10L15/02 文献下载
摘要：本发明提供一种样本生成方法、装置、服务器及存储介质，确定已从音频样本集中选取的各个与目标唤醒词相关的目标音频样本的目标音素序列；判断根据所有目标音素序列中第一音素的总数量和第二音素的总数量得到的比较结果是否满足预先设置的样本生成条件；若比较结果不满足样本生成条件，从音频样本集中选取与目标唤醒词相关的目标音频样本；基于比较结果对当前选取的目标音频样本的音素序列进行处理生成目标音素序列；若比较结果满足样本生成条件，将已选取的各个目标音频样本的目标音素序列确定为目标唤醒词的样本基于本发明，能够在减少样本生成耗时、降低人工成本的基础上，实现样本生成的目的。
一种样本生成方法装置服务器存储介质

[发明专利]训练文本生成模型的方法、文本生成方法及装置-CN202310387160.5有效
发明人：袁正;苑洪意;谭传奇;黄非;黄松芳 -专利权人：阿里巴巴达摩院（杭州）科技有限公司
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种训练文本生成模型的方法、文本生成方法及装置。主要技术方案包括：获取包含多个训练样本的训练数据，所述训练样本包括输入文本样本和输出文本样本构成的样本对；获取样本对中输出文本样本的特征表示，对所述输出文本样本的特征表示进行加噪扩散处理，得到加噪后的特征表示；将该样本对的输入文本样本和所述加噪后的特征表示作为输入训练文本生成模型，所述文本生成模型在训练过程中，基于输入文本样本和所述加噪后的特征表示模拟所述加噪扩散的逆扩散处理，以将所述输出文本样本作为目标输出本申请将扩散概率生成机制引入文本生成领域，能够提高文本生成的效果。
训练文本生成模型方法装置

[发明专利]文本生成模型生成方法、文本生成方法、装置及设备-CN202011643231.6有效
发明人：宋珍巧;陈家泽;周浩;李磊 -专利权人：北京有竹居网络技术有限公司
申请日： 2020-12-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q30/0241 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种文本生成模型生成方法、文本生成方法、装置及设备，其中，文本生成模型生成方法包括：利用多个语种的文本样本以及多个语种间的平行语料训练初始化语言编码器；根据初始化语言编码器的参数初始化文本生成模型，得到初始文本生成模型；基于文本样本、平行语料以及由文本样本构造生成的关键词与目标文本样本对，对初始文本生成模型进行范式训练；通过关键词与目标文本样本对，对经过范式训练的初始文本生成模型进行参数调整，得到最终的文本生成模型本公开实施例解决了非汉语语种的文本样本数量少，不能充分利用多语种的丰富文本资源生成相关的目标文本的问题，实现了根据不同语种的关键字生成对应语种的文案。
文本生成模型方法装置设备

[发明专利]一种核电数据标注工具-CN202210580341.5在审
发明人：何栓;程敏敏;李敏;郑明;杨森权 -专利权人：中核武汉核电运行技术股份有限公司
申请日： 2022-05-25 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06Q10/10 文献下载
摘要：本发明具体涉及一种核电数据标注工具，包括事件标注模块、时间标注模块和样本生成模块；所述事件标注模块，用于生成基于事件维度的事件样本的基本信息并发送样本生成模块；所述时间标注模块，用于生成基于时间维度的事件样本的基本信息并发送样本生成模块；所述样本生成模块，用于接收所述事件样本的基本信息；以及用于根据所述事件样本的基本信息，从核电数据库中采集相应数据并生成对应的样本。本发明的核电数据标注工具，通过事件标注模块、时间标注模块以及样本生成模块的配合，工程人员可直观、准确的选择需要做成样本的测点、时间、事件信息，可有效提高核电数据的标注效率。
一种核电数据标注工具

[发明专利]基于渐进式未知域扩展的单域泛化方法-CN202110686059.0在审
发明人：曹娟;李蕾;高科;谢添 -专利权人：中国科学院计算技术研究所
申请日： 2021-06-21 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供一种基于渐进式未知域扩展的单域泛化网络，包括样本生成器G、分类模型M以及循环生成器Gcyc，其中样本生成器G用于将样本泛化到多个领域，分类模型M用于对输入分类，并用于验证样本生成器G生成样本的有效性与安全性，循环生成器Gcyc用于验证样本生成器G生成样本的安全性，其中经过样本生成器G泛化后的样本作为分类模型M的训练样本对分类模型M进行训练，以及作为循环生成器Gcyc的输入，由循环生成器Gcyc进行验证。本发明在分布外样本分类、分布外图像分割任务中有效的提升了分类正确率，并且可以推广至其他有限有偏样本的分类任务中。
基于渐进未知扩展泛化方法

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