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[发明专利]一种分布式训练方法、装置、系统、存储介质及电子设备-CN202211468935.3在审
发明人：沈力;程亦飞;钱迅;陶大程 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-02-28 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明公开了一种分布式训练方法、装置、系统、存储介质及电子设备，其中方法包括在对机器学习模型的迭代训练过程中，确定机器学习模型在当前次迭代的随机梯度；对当前次迭代的随机梯度进行压缩处理，得到当前次迭代的压缩梯度，并将压缩梯度发送至中心服务器节点，其中，中心服务器节点基于各计算节点设备发送的压缩梯度，确定当前次迭代的中心梯度；接收中心服务器节点反馈的中心梯度，并基于当前次迭代的随机梯度和压缩梯度确定补偿梯度，基于补偿梯度对中心梯度进行补偿得到当前次迭代的目标梯度，并基于目标梯度对机器学习模型进行当前次迭代更新。通过梯度压缩减少通讯成本，并在迭代过程中通过梯度补偿避免了梯度压缩导致的收敛慢的问题。
一种分布式训练方法装置系统存储介质电子设备

[发明专利]通信系统中的资源分配-CN201080070090.1有效
发明人：滕勇;K·V·奥尔纳曼;郑小金;王江;徐景 -专利权人：诺基亚西门子网络公司
申请日： 2010-11-12 - 公布日： 2013-07-17 - 主分类号： H04L27/28 文献下载
摘要：以从所述系统的至少一个其它无线节点接收的信息以及迭代参数为基础执行内圆次梯度资源分配迭代直到具有收敛结果。利用以所述内圆次梯度资源分配迭代的所述收敛结果为基础的至少一个外圆次梯度迭代提供更新的迭代参数。然后使用所述更新的迭代参数重复所述内圆次梯度资源分配迭代至少一次直到具有收敛结果。然后以所述迭代为基础分配资源。
通信系统中的资源分配

[发明专利]一种基于自适应加权的地震速度反演方法-CN202111223338.X在审
发明人：国运东;李传强;秦广胜;李庆洋;朱继涛;王献杰;欧阳甜子;王肯堂 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司中原油田分公司物探研究院
申请日： 2021-10-20 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： G01V1/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于自适应加权的地震速度反演方法，包括如下步骤：1)获取地震初始数据，它包括初始速度场，将初始速度场作为上次迭代速度场；2)利用上次迭代速度场计算得到当次迭代梯度场；3)根据上次迭代速度场中质点速度和上次迭代速度场中质点速度的最大值，计算得到质点的深度加权系数；4)根据质点的深度加权系数和设置的迭代次数，计算得到质点的自适应加权系数；5)将质点的自适应加权系数与当次迭代梯度场中该质点的梯度相乘，获得当次加权梯度场；6)利用当次加权梯度场更新迭代步长进行速度更新，得到当次迭代速度场，将当次迭代速度场作为上次迭代速度场，重复步骤2)‑6)，将最末次迭代速度场作为最终反演的速度场。
一种基于自适应加权地震速度反演方法

[发明专利]一种增强梯度低频信息的对抗样本生成方法及其应用-CN202210487135.X在审
发明人：刘汉文;盛银;曾志刚 -专利权人：华中科技大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉图像识别技术领域，具体涉及一种增强梯度低频信息的对抗样本生成方法及其应用，包括：将原始图像输入待欺骗分类器中，基于该分类器的损失函数，得到当前迭代的第一梯度；采用低通滤波器从当前迭代的第一梯度中提取低频信息，作为第二梯度并与第一梯度线性融合，以增强梯度中的低频信息；采用融合后的梯度，通过加权平均，得到当前迭代的动量，并用当前迭代的动量计算对抗扰动，将对抗扰动添加到上一次迭代得到的对抗样本中，得到当前迭代的对抗样本；将当前迭代的对抗样本作为新的原始图像，重复上述过程，直到达到设定的迭代次数，输出对抗样本。
一种增强梯度低频信息对抗样本生成方法及其应用

[发明专利]基于Adam的迭代快速梯度下降对抗攻击方法-CN202210012611.2有效
发明人：董云云;张锦涛;周维;蔡莉 -专利权人：云南大学
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Adam的迭代快速梯度下降对抗攻击方法，设置用于对抗攻击的基于深度神经网络的图像分类模型及其他对抗攻击参数，然后初始化迭代参数，在每次迭代时，将当前图像输入图像分类模型得到其分类结果，计算本次图像分类的损失函数梯度，根据该损失函数梯度对梯度均值和梯度方差进行更新，对梯度均值和梯度方差修正后更新每幅图像，如此循环直至达到最大迭代次数，将最后一次迭代得到的图像作为对抗样本。
基于 adam 快速梯度下降对抗攻击方法

[发明专利]路径优化方法、装置、机器人及存储介质-CN202110158712.6有效
发明人：陈拥瑜;王超;姚秀军;桂晨光;崔丽华 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2021-02-04 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种路径优化方法、装置、机器人及存储介质，所述方法包括：获取机器人初始路径，基于以下步骤对初始路径进行迭代优化，直至满足预设的迭代终止条件，得到机器人避障路径：获取当前迭代过程中对应的迭代路径，确定迭代路径对应的平滑性代价，以及迭代路径中迭代路径点对应的平滑性优化梯度；确定迭代路径点对应的机器人足迹轮廓，查找足迹轮廓对应的第一最近障碍物距离；基于第一最近障碍物距离，确定迭代路径对应的障碍物代价，以及迭代路径点对应的障碍物优化梯度；基于平滑性优化梯度以及障碍物优化梯度，对迭代路径点进行调整，得到下次迭代过程中对应的迭代路径；将平滑性代价以及障碍物代价输入至预设的目标函数。
路径优化方法装置机器人存储介质

[发明专利]一种落石梯度优化算法-CN202110360074.6在审
发明人：李子豪 -专利权人：李子豪
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F17/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种落石梯度优化算法，涉及梯度优化算法领域。分析此物理现象，落石梯度优化算法通过提炼模型要点并建立数学模型，结合数学理论推导，总结出一种变步长的梯度迭代算法，算法可以在理论情况下，达到初期迭代速度快，后期迭代精度高的效果。与同类型的GD算法相比，在GD取最优步长，迭代步数相同的情况下，迭代速度基本相同，并且最后收敛时的精度提高了近50％。
一种梯度优化算法

[发明专利]一种联邦学习方法、装置、系统、存储介质及电子设备-CN202211468920.7在审
发明人：沈力;孙昊;陶大程 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2022-11-22 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：其中方法包括：在任一次全局迭代过程中，接收当前次全局迭代过程中的修正梯度项；在当前次全局迭代过程中的任一次局部迭代过程中，确定机器学习模型在当前次局部迭代的局部梯度项；基于修正梯度项对当前次局部迭代的局部梯度项进行修正，并基于修正后的目标梯度项对机器学习模型的模型参数进行更新，并基于更新后的模型参数执行下一次局部迭代过程；在完成局部迭代过程的情况下，将当前次全局迭代过程中的模型参数变化发送至中心服务器节点。
一种联邦学习方法装置系统存储介质电子设备

[发明专利]分布式协同训练控制方法、系统、装置、设备及存储介质-CN202310928131.5在审
发明人：曹芳;赵雅倩;郭振华;王丽;高开;唐轶男 -专利权人：浪潮电子信息产业股份有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06N3/098 文献下载
摘要：本发明涉及计算机领域，具体公开了一种分布式协同训练控制方法、系统、装置、设备及存储介质，通过计算节点存储对模型网络的当前次迭代计算中的反向传播计算得到的各层梯度数据，在反向传播计算完毕后再自对应第一层模型网络的梯度数据起依次执行对各层梯度数据的梯度数据聚合操作得到各层聚合梯度数据，在利用接收到的当前次迭代计算的各层聚合梯度数据依次更新模型网络的各层模型参数时，即随着各层模型参数的更新执行对模型网络的下一次迭代计算的前向传播计算，达到下一次迭代计算的前向传播计算和当前次迭代计算的梯度数据聚合操作同时进行的效果，缩短了相邻两次迭代计算的执行时间，进而缩短了整体训练时间，提高了分布式训练效率。
分布式协同训练控制方法系统装置设备存储介质

[发明专利]模型训练中动态优化样本数方法、装置、终端及存储介质-CN202010566690.2在审
发明人：辛永欣 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2020-06-19 - 公布日： 2020-10-30 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开一种模型训练中动态优化样本数方法、装置、终端及存储介质，该发明基于小批量梯度下降，记录第k‑h步迭代的梯度gk‑h；记录第k步迭代的梯度gk；计算梯度gk‑h与梯度gk之间夹角的余弦值；判断所计算余弦值是否小于预设值；若小于预设值，则在k+1步迭代时增大样本数。本发明通过计算两次迭代之间梯度的余弦相似度判断是否调整样本数，这种通过监控梯度更新方向动态调整样本数的方式简单高效，且根据梯度调节到较优的样本数，提升模型训练性能，加速模型收敛速度，缩短训练时间，节省资源
模型训练动态优化样本方法装置终端存储介质

[发明专利]一种基于梯度修正的图像对抗攻击方法-CN202110665964.8有效
发明人：宋井宽;程娅娅;高联丽 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2021-06-16 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于梯度修正的图像对抗攻击方法，包括以下步骤：S1、将原始图像输入分类器中，基于损失函数，得到当前迭代的梯度；S2、计算当前迭代的缩放因子；S3、对当前迭代的梯度进行线性缩放，将噪声添加到当前的原始图像中，得到当前迭代的对抗样本；S4、对当前迭代的对抗样本进行标准化处理；S5、将当前迭代的标准化对抗样本作为新的原始图像，重复步骤S1至步骤S4，直到迭代次数达到设定次数，将当前迭代的标准化对抗样本输入分类器中本发明解决了传统基于梯度的攻击技术中由于符号函数的使用，而带来的扰动与真实梯度在方向上存在的较大差异，并进而造成有偏攻击的问题。
一种基于梯度修正图像对抗攻击方法

[发明专利]梯度下降树的生成方法、装置、电子设备及存储介质-CN202010561789.3在审
发明人：希滕;张刚;温圣召 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-06-18 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请公开了梯度下降树的生成方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能技术和深度学习领域，可应用于图像处理。具体实现方案为：先生成梯度下降树搜索空间，再根据梯度下降树搜索空间生成待训练梯度下降树；接着，对待训练梯度下降树进行训练并进行性能评估，当评估结果不满足评分要求时对待训练梯度下降树进行迭代更新，直至评估结果满足评分要求或者对待训练梯度下降树的迭代更新次数达到预设迭代次数通过本申请实现了梯度下降树的自动生成，在梯度下降树搜索空间中进行自动搜索以生成梯度下降树，使得最终生成的梯度下降树能够获得较优的性能，提高梯度下降树的鲁棒性。
梯度下降生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种神经网络模型训练方法、装置、芯片和系统-CN201611073994.5有效
发明人：张长征;白小龙;涂丹丹 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2016-11-29 - 公布日： 2020-02-14 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例每个训练周期包括K次迭代，针对N个工作模块中的一个工作模块在每个训练周期内的第i次迭代，各个工作模块并行执行：根据第i次迭代的局部梯度和第i次迭代的模型参数计算第i+1次迭代的模型参数，且在i小于K的情况下，根据第i+1次迭代的模型参数以及第i+1次迭代的样本数据，计算第i+1次迭代的局部梯度；工作模块从所述服务器模块下拉第r次迭代的全局梯度和/或向所述服务器模块上推第f次迭代的局部梯度。
迭代工作模块模型参数局部梯度神经网络模型服务器模块训练周期时延机器学习领域模型参数计算芯片并行执行时间窗口通讯进程样本数据下拉全局进程

[发明专利]一种基于共轭梯度优化方法反演的多参数测量方法-CN202110633797.9有效
发明人：周世圆;孙晓莹;胡怡;于全朋;赵明华 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G01N29/07 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于共轭梯度最优化方法反演的多参数测量方法，属于测控技术领域，首先得到三层结构的实验回波信号。然后建立正演模型，设定各层的模型参数，得到正演观测波形。计算实验回波数据和正演观测波形之间的差异作为残差，利用残差求解梯度值。进行最优步长的选取，利用当前迭代位置、当前更新方向以及最优步长更新迭代位置，并计算新的残差。设置终止条件或最大迭代次数，若满足终止条件或达到最大迭代次数则停止迭代计算输出更新后的迭代位置，否则继续计算反演的梯度系数β，利梯度系数对更新方向进行更新。重复迭代过程直至迭代停止。
一种基于共轭梯度优化方法反演参数测量方法

[发明专利]学习方法和信息处理设备-CN202110356122.4在审
发明人：原靖;笠置明彦;檀上匠;甲斐雄高 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：处理器开始学习处理，学习处理通过使用训练数据来重复地计算模型的输出的误差，针对每个层计算指示关于参数的误差的梯度的误差梯度，并且基于误差梯度更新参数。处理器针对多个层中的第一层计算在学习处理中的第一次迭代中计算的第一误差梯度与在第一次迭代之后的第二次迭代中计算的第二误差梯度之间的差。在差小于阈值的情况下，处理器在第二次迭代之后的第三次迭代中跳过针对第一层的误差梯度的计算和参数的更新。
学习方法信息处理设备

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