专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]获取训练数据的方法、装置、设备及存储介质-CN201910356202.2有效
  • 张志伟;李焱;吴丽军 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2019-04-29 - 2021-07-16 - G06K9/62
  • 本公开是关于一种获取训练数据的方法、装置、设备及存储介质,方法包括:获取目标训练数据子集,目标训练数据子集为初始训练数据集的多个训练数据子集中的任意一个;在初始训练数据集的训练数据子集中,获取除目标训练数据子集之外的第一参考数量个训练数据子集;在第一参考数量个训练数据子集中,获取每一个训练数据子集中第二参考数量个训练数据,得到第一参考数量组的训练数据;将第一参考数量组的训练数据添加到目标训练数据子集中,基于更新后的目标训练数据子集及初始训练数据集中剩余的训练数据子集获取用于对机器学习模型进行训练的目标训练数据本申请可提高模型的识别准确率,减少获取训练数据的时间成本。
  • 获取训练数据方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种声纹模型训练的方法和系统-CN201811302005.4有效
  • 方昕;刘俊华;魏思 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2018-11-02 - 2021-10-01 - G10L17/04
  • 本发明实施例提供了一种声纹模型训练方法和系统,该方法包括:选取多个用户标识下的语音作为训练语音;根据训练语音确定初始声纹模型;利用初始声纹模型对每个用户标识下的训练语音进行聚类,得到排序后的训练语音;将排序后每个用户标识下的训练语音划分成第一子集、第二子集和第三子集;将所有用户标识下的第一子集合并为第一训练子集,第二子集合并为第二训练子集,以及第三子集合并为第三训练子集;按照从易到难的学习顺序依次对第一训练子集、第二训练子集和第三训练子集进行学习
  • 一种声纹模型训练方法系统
  • [发明专利]图像识别的方法、装置、设备及存储介质-CN201910459366.8有效
  • 张志伟;李焱;赵伟阳;夏雨 - 北京达佳互联信息技术有限公司
  • 2019-05-29 - 2020-12-18 - G06K9/62
  • 本公开是关于一种图像识别的方法、装置、设备及存储介质,方法包括:获取第一目标训练数据子集和第一目标更新数据子集,获取基于第一目标训练数据子集训练机器学习模型得到的识别模型;根据识别模型对第一目标更新数据子集中的每一个训练数据进行识别,得到识别结果;通过第一目标更新数据子集中的每一个训练数据的识别结果更新第一目标更新数据子集中对应的训练数据的初始标签,得到更新后的第一目标更新数据子集;将更新后的第一目标更新数据子集和第一目标训练数据子集进行合并处理,得到用于训练机器学习模型的目标训练数据,利用基于目标训练数据训练得到的目标识别物的识别模型进行图像识别,提高了模型的训练效率和识别结果的准确性。
  • 图像识别方法装置设备存储介质
  • [发明专利]基于GPU的卷积神经网络批归一化处理方法-CN202110294597.5在审
  • 孙圣力;马建伟 - 北京大学
  • 2021-03-19 - 2021-06-22 - G06N3/04
  • 本发明提供了一种基于GPU的卷积神经网络批归一化处理方法,包括:获取训练数据集,训练数据集包括多个与多个训练通道一一对应的训练数据子集;判断训练数据子集的数据规模是否超过预定阈值。在训练数据子集的数据规模未超过预定阈值时,训练数据子集被分配并缓存至GPU的一个计算单元上,计算单元对分配到的训练数据子集进行批归一化;在训练数据子集的数据规模超过预定阈值时,训练数据子集被分配并缓存至所述GPU的至少两个计算单元上,至少两个计算单元对分配到的训练数据子集进行批归一化。本发明中,训练数据被缓存在GPU的计算单元的片上高速存储中,因此BN处理过程中,GPU无需再执行重复的数据读取过程,从而提升了BN的处理效率。
  • 基于gpu卷积神经网络归一化处理方法
  • [发明专利]使用相异的目标动画数据来训练人物的强化学习-CN202080029244.6有效
  • M.泰勒 - 索尼互动娱乐股份有限公司
  • 2020-02-06 - 2023-04-11 - G06T13/40
  • 一种用于训练动画人物的方法,包括:将限定第一运动序列的第一动画数据映射到被训练的人物的第一骨骼子集;以及将限定第二运动序列的第二动画数据映射到第二骨骼子集。骨骼层次结构包括所述第一骨骼子集和所述第二骨骼子集。迭代地应用强化学习以使用所述第一动画数据来训练所述第一骨骼子集并且使用所述第二动画数据来训练所述第二骨骼子集。在每次迭代时同时执行对每个骨骼子集训练训练包括调整骨骼的定向。在每次迭代时通过向所述第一骨骼子集和所述第二骨骼子集中的骨骼的所述调整过的定向应用模拟环境的物理参数而将所述第一骨骼子集与所述第二骨骼子集合成。
  • 使用相异目标动画数据训练人物强化学习
  • [发明专利]一种模型训练方法、系统及存储介质和终端设备-CN202110952438.X在审
  • 苑鹏程;刘泽宇;顾晓光 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-08-19 - 2022-04-12 - G06V10/774
  • 本发明实施例公开了一种模型训练方法、系统及存储介质和终端设备,应用于信息处理技术领域。模型训练系统会分别确定训练样本集的每个类型的样本子集中各个训练样本的样本权重值,并根据样本权重值从各个样本子集中分别选择至少一个训练样本,并将从多个样本子集中分别选择的至少一个训练样本组成当前批次的训练子集训练对象识别模型这样可以将训练样本集分为多个类型的样本子集,并通过样本权重值来衡量各个样本子集训练样本被选择的概率,来组成当前批次的训练子集,使得可以通过调整样本权重值来平衡训练样本被选择的概率,进而提高训练得到的对象识别模型对各种类型的训练样本进行识别的准确性
  • 一种模型训练方法系统存储介质终端设备
  • [发明专利]由FR2侧链路UE选择波束训练资源-CN202180087127.X在审
  • S·杜塔;K·古拉蒂;厉隽怿;G·萨基斯 - 高通股份有限公司
  • 2021-10-29 - 2023-08-29 - H04B7/08
  • 本公开提供了系统、设备、装置和方法,包括编码在存储介质上的计算机程序,用于由侧链路UE选择波束训练资源。第一UE可以确定在波束训练资源集中与第二UE执行波束训练。波束训练资源集可以包括用于没有RRC连接的UE的第一波束训练资源子集和用于具有RRC连接的UE的第二波束训练资源子集,其中第一波束训练资源子集和第二波束训练资源子集是不重叠的。第一UE可以确定第一UE是否与第二UE RRC连接,并且基于第一UE是否与第二UE RRC连接,在第一波束训练资源子集或第二波束训练资源子集中的一个中执行波束训练
  • fr2侧链路ue选择波束训练资源
  • [发明专利]一种节点分类的方法、模型训练的方法及装置-CN201811361409.0有效
  • 黄文炳;荣钰;黄俊洲 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2018-11-15 - 2023-07-18 - G06F18/2415
  • 本发明公开了一种模型训练方法,包括:从待训练节点集合中获取待训练节点子集合,待训练节点子集合中的节点个数小于待训练节点集合的节点个数;根据待训练节点子集合确定节点特性向量子集合;根据目标节点子集合以及节点特性向量子集合确定预测类别概率子集合,预测类别概率与目标节点具有对应关系;根据预测类别概率子集合以及第一模型参数确定第二模型参数;根据第二模型参数训练得到节点分类模型。本发明对于大规模图谱而言,可以仅基于一部分节点进行训练,每一次迭代计算图谱中的部分节点,无需遍历图谱中的每个节点,大幅地降低了计算开销,且节省计算资源。
  • 一种节点分类方法模型训练装置
  • [发明专利]文本分类及模型训练方法、装置、设备及存储介质-CN202011386332.X有效
  • 葛学志;刘权;陈志刚;王志国;胡国平 - 科大讯飞股份有限公司
  • 2020-12-01 - 2023-01-17 - G06F16/35
  • 本申请公开了一种文本分类及模型训练方法、装置、设备及存储介质,本申请首先将训练文本集划分为若干份训练文本子集,并利用每一子集训练对应的初始文本分类模型,进而分别以每一子集为验证集,利用除验证集外其它各子集对应的初始文本分类模型对验证集中每一训练文本进行分类预测,以得到每一训练文本的分类难度,按照分类难度,将训练文本集中各训练文本重新划分为若干份不同分类难度的训练文本子集。本申请文本分类方法为更好的训练目标文本分类模型提供了有力的训练数据支撑,后续可以基于不同分类难度的训练文本子集,按照分类难度由低至高顺序递进式训练目标文本分类模型,解决由于训练文本难度不均衡现象导致的模型训练效果不佳的问题
  • 文本分类模型训练方法装置设备存储介质

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