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[发明专利]一种风险控制模型的训练方法、装置、设备及存储介质-CN202310122752.4有效
发明人：赵闻飙;崔世文;李志峰;许卓尔;孟昌华;王维强;徐恪;李琦 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-01-20 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书公开了一种风险控制模型的训练方法、装置、设备及存储介质，针对该风险控制模型的每个模型参数，确定该模型参数在本次迭代过程中的梯度，作为第一梯度，并确定该模型参数在上一次迭代过程中的梯度，作为第二梯度，根据第一梯度和该第二梯度确定该模型参数的步长参数，再根据预设的学习率、步长参数和第一梯度，确定该模型参数对应的参数调整量，以及根据参数调整量对该模型参数进行调整。本方法中的步长参数在第一梯度和第二梯度方向相同时对应的参数值高于第一梯度和第二梯度方向相反时对应的参数值，因而在模型参数出现震荡时，参数调整量会随之减小，避免了由于参数调整量过大导致模型参数出现持续震荡的情况出现
一种风险控制模型训练方法装置设备存储介质

[发明专利]一种高场磁共振梯度控制器-CN202110555516.2在审
发明人：秦云;吴林;张涛 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-05-21 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G01R33/385 文献下载
摘要：本发明公开一种高场磁共振梯度控制器，应用于电子信息技术领域，针对现有技术存在的缺陷，本发明通过高速光纤链路与谱仪主控单元进行通信，谱仪主控单元将梯度控制器所需参数下发给梯度控制器，梯度控制器的取指译码模块输出梯度波形参数、梯度预加重参数、一阶匀场参数、高阶匀场参数和B0主频补偿参数等；梯度波形参数输入梯度波形生成模块，经该模块输出数字梯度波形信号，数字梯度波形信号经数模转换器转换成模拟梯度波形信号；梯度预加重参数在梯度预加重模块中计算得到预加重补偿量；一阶匀场参数在一阶匀场模块中计算得到一阶匀场补偿量。
一种磁共振梯度控制器

[发明专利]梯度回波序列设置方法、磁共振成像系统扫描方法、设备及介质-CN201811614981.3有效
发明人：龚小茂 -专利权人：上海联影医疗科技股份有限公司
申请日： 2018-12-27 - 公布日： 2021-03-09 - 主分类号： G01R33/561 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种序列设置方法、磁共振成像系统扫描方法、设备及介质，所述序列设置方法包括：获取预先设置的选层梯度基础参数、相位编码梯度基础参数以及频率编码梯度基础参数；根据选层梯度基础参数、相位编码梯度基础参数、频率编码梯度基础参数和待确定参数生成优化目标函数；根据优化目标函数以及预先设置的约束条件计算出待确定参数的参数值，基于参数值设置梯度回波序列。通过优化目标函数及约束条件计算出序列的参数值，使序列的设置充分利用了选层梯度的下降时间和读出梯度的上升时间，缩短了序列中的回波时间，提高了图像的显示效果。
梯度回波序列设置方法磁共振成像系统扫描设备介质

[发明专利]银行借贷模型构建方法、借贷金额计算方法、装置及系统-CN202211570838.5在审
发明人：王湘灵;梁观术;马希佳 -专利权人：中信银行股份有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06Q40/03 文献下载
摘要：包括，生成多方机构的本地模型初始梯度参数；将本地模型初始梯度参数发送给机构，以使各机构分别利用各自的本地训练数据集以及本地模型初始梯度参数训练本地模型，得到本地模型梯度参数；接收多方机构发送的本地模型梯度参数；对本地模型梯度参数进行权重聚合，得到全局梯度参数；利用所述全局梯度参数更新中央服务器的模型并计算损失函数；判断所述损失函数是否收敛；若否，则将全局梯度参数作为多方机构的本地模型初始梯度参数进行迭代训练
银行借贷模型构建方法金额计算方法装置系统

[发明专利]神经网络模型的训练方法、图像处理方法及装置-CN202110021725.9在审
发明人：陈仙萍;马力;杨华 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-01-08 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：该训练方法包括：第一加速器根据第一参数梯度更新神经网络模型的部分参数，在数据并行的参数梯度同步过程中，第一加速器通过带宽较小的第二链路接收第四参数梯度的一部分，通过带宽较大的第一链路接收第三参数梯度和第四参数梯度的其他部分，进而根据第三参数梯度、第四参数梯度以及自身得到第二参数梯度确定第一参数梯度。
神经网络模型训练方法图像处理装置

[发明专利]参数优化方法、量子芯片的控制方法及装置-CN202110512605.9在审
发明人：倪孝彤 -专利权人：阿里巴巴新加坡控股有限公司
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2021-10-19 - 主分类号： G06N10/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种参数优化方法、量子芯片的控制方法及装置。参数优化方法包括：获取与量子芯片相对应的量子门精度；对量子门精度进行逆向微分运算，获得芯片参数的梯度和控制参数的梯度，芯片参数和控制参数用于控制量子芯片进行运算；基于芯片参数的梯度、控制参数的梯度分别对芯片参数和控制参数进行优化，获得优化后芯片参数和优化后控制参数。本实施例提供的技术方案，通过对量子门精度进行逆向微分运算可以同时获得芯片参数的梯度和控制参数的梯度，基于芯片参数的梯度、控制参数的梯度可以获得优化后芯片参数和优化后控制参数，进而有效地实现了比较高效的参数优化操作
参数优化方法量子芯片控制装置

[发明专利]一种基于联邦学习的模型训练方法及装置-CN202310185249.3在审
发明人：傅欣艺;申书恒;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2023-02-23 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F21/62 文献下载
摘要：本说明书公开了一种基于联邦学习的模型训练方法及装置，边缘节点可以接收全局模型参数以及历史全局梯度信息，而后，将本地模型的参数替换为全局模型参数，进行训练得到当前梯度信息，根据历史全局梯度信息与历史本地梯度信息之间的梯度偏差，对当前梯度信息进行调整，得到调整后梯度信息，并根据调整后梯度信息，进行模型参数更新，得到调整后模型参数，进而，可以根据历史全局梯度信息，对调整后模型参数添加噪声，得到添加噪声后的模型参数，之后，可以将添加噪声后的模型参数以及更新后的本地梯度信息发送给服务器，以继续进行联邦学习，从而使得各边缘节点之间的参数更新方向不至于差异过大，并保证边缘节点的隐私数据安全。
一种基于联邦学习模型训练方法装置

[发明专利]一种深度学习模型的训练方法和训练单机-CN202210596830.X在审
发明人：邱彩云;包勇军;王文生;张克丰;原武军;贺旭;邢召龙;刘倩欣;刘近光 -专利权人：北京沃东天骏信息技术有限公司;北京京东世纪贸易有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：该方法的一具体实施方式包括：读取训练样本，从训练单机本地内存获取稀疏参数，从第一训练器本地获取稠密参数；训练单机上的第一训练器和各个第二训练器共享训练单机本地内存中的稀疏参数；在正向传播过程中根据稠密参数和稀疏参数计算损失值，在反向传播过程中得到稠密参数梯度和稀疏参数梯度；与其他训练器进行稠密参数梯度和稀疏参数梯度的同步，计算出最终的稠密参数梯度和最终的稀疏参数梯度；基于最终的稠密参数梯度更新第一训练器本地的稠密参数，基于最终的稀疏参数梯度更新训练单机本地内存的稀疏参数该实施方式能够解决内存不足和参数梯度失效的技术问题。
一种深度学习模型训练方法单机

[发明专利]梯度信号检测方法、系统、装置、计算机设备和存储介质-CN202110928965.7在审
发明人：李建华 -专利权人：深圳市联影高端医疗装备创新研究院
申请日： 2021-08-13 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G01R35/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种梯度信号检测方法、系统、装置、计算机设备和存储介质，该方法通过获取待测梯度信号的梯度数据；根据梯度数据，计算待测梯度信号的检测参数；根据检测参数与预设参数范围，判断待测梯度信号是否正常。本申请提供的梯度信号检测方法通过对待测梯度信号的检测参数与预设参数范围进行匹配，判断待测梯度信号是否正常。这样可以避免人工对待测梯度信号进行检测时会造成的误判，从而能够提高检测待测梯度信号是否正常的准确度。
梯度信号检测方法系统装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种用于显示面板缺陷分类的学习方法-CN201710343201.5有效
发明人：吕东东;张胜森;邓标华 -专利权人：武汉精测电子集团股份有限公司
申请日： 2017-05-16 - 公布日： 2019-08-09 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于显示面板缺陷分类的学习方法，包括：引入缺陷特征属性描述参数及缺陷特征属性梯度参数，其中，该缺陷特征属性描述参数包括多种缺陷类型的特征属性描述向量，该缺陷特征属性梯度参数包括多种缺陷类型的特征属性梯度范围α及与该多种缺陷类型的特征属性梯度范围α一一对应的梯度系数因子；并通过调整缺陷特征属性描述参数或缺陷特征属性梯度参数，使得引入的缺陷特征属性描述参数及缺陷特征属性梯度参数能够自动匹配显示面板的显示缺陷类型本发明通过对已知缺陷类型的学习不断完善引入缺陷特征属性描述参数，及不断收敛优化缺陷特征属性梯度参数，能极大提升显示面板的缺陷识别检测效率和精确度。
缺陷特征属性描述梯度参数缺陷类型显示面板特征属性缺陷分类引入描述向量缺陷识别梯度系数显示缺陷自动匹配学习收敛检测优化

[发明专利]一种模型的训练方法、装置及设备-CN202210061986.8在审
发明人：吕乐;傅幸;周璟;杨阳;王宁涛;胡佳豪;蒋晨之;刘芳卿;王维强 -专利权人：支付宝（杭州）信息技术有限公司
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本说明书实施例公开了一种模型的训练方法、装置及设备，该方法包括：获取待训练的目标模型对应的模型参数和目标模型的训练样本，并将模型参数划分为多个不同的模型子参数，然后，可以基于训练样本和每个模型子参数对应的损失函数，对目标模型进行模型训练，确定每个模型子参数对应的初始梯度信息，基于每个模型子参数对应的截断信息对相应的模型子参数对应的初始梯度信息进行梯度截断，得到每个模型子参数对应的梯度信息，最终，可以向每个模型子参数对应的梯度信息中加入相应的噪声信息，得到每个模型子参数对应的目标梯度信息，并基于每个模型子参数对应的目标梯度信息对模型参数进行更新，得到训练后的目标模型。
一种模型训练方法装置设备

[发明专利]一种基于联邦学习的模型训练的方法及装置-CN202010534434.5在审
发明人：李晓丽;车春江;李煜政;陈川;郑子彬;严强;李辉忠 -专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司;中山大学
申请日： 2020-06-12 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于联邦学习的模型训练的方法及装置，包括：终端获取中央服务器第k次迭代的第一矩阵参数和第二矩阵参数，其中，第一矩阵参数和第二矩阵参数是中央服务器对全局模型参数矩阵进行分解得到的，k为自然数，以此减少终端的模型的参数，降低终端的模型训练时运行所需的内存消耗，然后终端使用训练样本进行训练，确定出第一矩阵参数的更新梯度、第二矩阵参数的更新梯度和偏置参数的更新梯度，通过将第一矩阵参数的更新梯度和偏置参数的更新梯度发送至中央服务器和/或将第二矩阵参数的更新梯度和偏置参数的更新梯度发送至所述中央服务器，减少计算数据，以使中央服务器更新全局模型参数矩阵。
一种基于联邦学习模型训练方法装置

[发明专利]模型参数训练方法、装置及系统-CN201610279143.X有效
发明人：林少彬 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2016-04-29 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型参数训练方法、装置及系统，属于信息技术领域。所述方法包括：运行多个线程，由所述多个线程分别根据模型参数的初始参数值对不同的子集进行训练，得到所述模型参数的训练参数值；将所述多个线程训练得到的训练参数值进行合并，得到合并参数值；根据所述合并参数值和所述初始参数值，计算所述模型参数的统计梯度；向参数服务器发送所述统计梯度，使得所述参数服务器根据所述统计梯度对所述模型参数进行更新。本发明通过多个线程并行地对不同的子集进行训练并在合并后求取梯度，增加了训练数据的复杂度，能够将不同子集训练的梯度合并传输，而无需将不同子集训练的梯度分别传输，减少了梯度的传输，减小了网络开销。
模型参数训练方法装置系统

[发明专利]磁梯度仪参数设计方法-CN201910300864.8有效
发明人：潘东华;林生鑫;李立毅;葛宇航 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2019-04-15 - 公布日： 2021-03-12 - 主分类号： G01R33/022 文献下载
摘要：本发明提供了一种依据参数设计磁梯度仪的方法。主要解决了现有的磁梯度仪检测效果不理想的问题。本发明考虑各种影响因素对磁梯度仪性能的协同作用；然后分析磁目标的姿态和方向对探测误差的影响，消除磁梯度仪性能的不确定性，对磁梯度仪的性能进行客观地量化；最后得出磁梯度仪各参数对磁梯度仪性能的影响规律，对磁梯度仪的参数进行设计使得磁梯度仪在实际探测中，能保证有较高的探测精度和成功探测率，在得到磁梯度仪各个参数对磁梯度仪性能的影响规律情况下，知道如何设计各个参数来提升磁梯度仪的性能，在磁梯度仪性能满足要求的情况下设计出具有高性能、高性价比的磁梯度仪。
梯度参数设计方法

[发明专利]一种梯度传输方法、梯度传输装置及参数服务器-CN201911268718.8有效
发明人：郭嵩;王号召;詹玉峰 -专利权人：香港理工大学深圳研究院
申请日： 2019-12-11 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种梯度传输方法、梯度传输装置及参数服务器，所述方法包括：计算所述计算节点的当前节点梯度与所述计算节点的旧节点梯度之间的变化量，其中，所述旧节点梯度为所述计算节点在迭代计算梯度过程中上一次计算得到的节点梯度；对所述变化量进行压缩得到压缩变化量；将所述压缩变化量发送至参数服务器，以指示所述参数服务器根据各个计算节点发送的压缩变化量和存储在所述参数服务器上的第一旧总梯度计算得到当前总梯度，其中，所述第一旧总梯度为所述参数服务器在迭代计算梯度过程中上一次计算得到的总梯度通过上述方法，可以在保证梯度精度损失较少的同时减小计算节点与参数服务器之间的通信量。
一种梯度传输方法装置参数服务器

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