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]数据处理方法、系统及电子设备-CN202111061612.8在审
  • 孙鹏;吴贞书;张硕 - 南京星云数字技术有限公司
  • 2021-09-10 - 2022-01-07 - G06K9/62
  • 本申请提供了数据处理方法,方法包括获取待处理训练数据集,待处理训练数据集包括训练数据;根据训练数据对应的目标编码及获取时间点,生成训练数据对应的目标训练数据;确定待处理训练数据集中包含的待处理训练数据并根据待处理训练数据的获取时间点及对应的时间处理规则,生成待处理训练数据对应的增量时间点;根据增量时间点、待处理训练数据及对应的目标编码,生成待处理训练数据对应的增量训练数据;根据增量训练数据及目标训练数据生成目标训练数据集,以便利用目标训练数据集对待训练模型进行训练;实现了基于新增加的标签进行数据增强,可应用于结构化数据,可以基于得到的目标训练数据提升对模型的训练效果。
  • 数据处理方法系统电子设备
  • [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]一种训练数据的模型训练方法及装置-CN201510362322.5有效
  • 李超 - 深圳市腾讯计算机系统有限公司
  • 2015-06-26 - 2018-04-20 - G06F17/30
  • 本发明公开了一种训练数据的模型训练方法及装置,其中该方法包括获取原始训练数据;对原始训练数据进行聚合,得到聚合训练数据;根据原始训练数据与聚合训练数据建立索引向量,索引向量取值的绝对值用于指示原始训练数据训练数据在聚合训练数据中的位置;随机读取索引向量的取值,并根据取值从聚合训练数据中获取对应的训练数据;利用获取到的训练数据进行模型训练。本发明实施例在训练数据聚合的前提下,通过随机读取索引向量取值,可以从聚合训练数据中获取对应的训练数据,保证了用于模型训练训练数据的随机性,从而可以在节省内存的基础上改善模型训练效果。
  • 一种训练数据模型方法装置
  • [发明专利]基于音视频的鲁棒情感建模系统-CN202110615003.6有效
  • 陶建华;连政;刘斌;孙立才 - 中国科学院自动化研究所
  • 2021-06-02 - 2021-10-15 - G06K9/62
  • 本发明提供基于音视频的鲁棒情感建模系统,包括:原始音频训练数据通过音频数据扩增模块进行数据扩增,得到带噪音频训练数据训练音频数据增强模块,剔除带噪音频训练数据中的噪声信息,得到增强语音训练数据,将增强语音训练数据输入音频情感识别模块,进行训练并识别音频训练情感状态;原始视频训练数据通过视频数据扩增模块进行数据扩增,得到带噪视频训练数据训练视频数据增强模块,剔除带噪视频训练数据中的噪声信息,得到增强视频训练数据,将增强视频训练数据输入视频情感识别模块,进行训练并识别视频训练情感状态;决策层融合模块将音频训练情感状态和视频训练情感状态融合,进行训练并输出情感识别预测结果。
  • 基于视频情感建模系统
  • [发明专利]模型训练系统、方法和存储介质-CN202110850132.3在审
  • 陈普;廖乔勃 - 华为技术有限公司
  • 2017-11-29 - 2021-12-07 - G06N3/08
  • 本发明提供了一种模型训练系统、方法和存储介质,涉及机器学习领域。该模型训练系统,包括云数据存储平台和云模型训练平台;云数据存储平台用于存储训练数据,以及用于接收训练数据调用请求,根据训练数据调用请求,将与数据调用指令对应的训练数据导出至云模型训练平台;云模型训练平台用于接收模型训练创建指令,获取待训练模型,以及用于生成并向云数据存储平台发送训练数据调用请求,以及用于利用从云数据存储平台导出的训练数据训练训练模型,得到训练成果模型。利用本发明的技术方案能够降低训练数据发生泄露的风险。
  • 模型训练系统方法存储介质
  • [发明专利]模型训练系统、方法和存储介质-CN201711227185.X有效
  • 陈普;廖乔勃 - 华为技术有限公司
  • 2017-11-29 - 2021-08-03 - G06N3/08
  • 本发明提供了一种模型训练系统、方法和存储介质,涉及机器学习领域。该模型训练系统,包括云数据存储平台和云模型训练平台;云数据存储平台用于存储训练数据,以及用于接收训练数据调用请求,根据训练数据调用请求,将与数据调用指令对应的训练数据导出至云模型训练平台;云模型训练平台用于接收模型训练创建指令,获取待训练模型,以及用于生成并向云数据存储平台发送训练数据调用请求,以及用于利用从云数据存储平台导出的训练数据训练训练模型,得到训练成果模型。利用本发明的技术方案能够降低训练数据发生泄露的风险。
  • 模型训练系统方法存储介质
  • [发明专利]图像处理模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202111073887.3在审
  • 何必畅;胡易;鄢科;黄飞跃 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-09-14 - 2022-04-12 - G06V10/74
  • 本申请实施例提供了一种图像处理模型训练方法、装置、计算机设备和存储介质,其中方法包括:获取原始训练数据集和增量训练数据集;对原始训练数据集包括的多个训练数据和增量训练数据集包括的多个训练数据进行聚类处理,得到N个聚类集合;每个聚类集合中包括一个或多个训练数据,每个聚类集合包括的一个或多个训练数据均属于同一数据类别;对N个聚类集合包括的训练数据进行采样压缩处理,得到采样训练数据集;利用采样训练数据集对预训练数据处理模型进行训练得到目标数据处理模型;预训练数据处理模型是基于原始训练数据训练得到的,既能够减少预训练的模型再次训练时所需的训练数据数量,还可以提高再次训练后模型的准确率。
  • 图像处理模型训练方法装置计算机设备存储介质
  • [发明专利]虚拟维修训练平台开发系统-CN201911375507.4在审
  • 辛志涛;崔利敏;郝亮;熊亮;谢胜辉 - 北京富迪广通科技发展有限公司
  • 2019-12-27 - 2020-05-19 - G06F8/20
  • 本申请公开了一种虚拟维修训练平台开发系统,该系统包括仿真开发模块、数据开发模块和维修训练平台模块,仿真开发模块,被配置为依据虚拟引擎开发虚拟维修训练数据数据开发模块,被配置为接收虚拟维修训练数据,并生成训练数据包;其中,训练数据包包括训练素材数据训练内容数据,维修训练平台模块,被配置为接收数据开发模块的训练数据包并提供虚拟维修训练环境。通过仿真开发模块创建标准化、可共享的虚拟维修训练数据,由数据开发模块生成训练数据包,维修训练模块接收数据开发模块的训练数据包并进行有效训练,实现了虚拟维修训练系统的通用化、标准化和平台化,以使开发效率提高
  • 虚拟维修训练平台开发系统
  • [发明专利]一种模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备-CN202110216012.8在审
  • 查冲 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2021-02-26 - 2021-11-26 - G06F16/2455
  • 本申请公开一种模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备;本申请与人工智能的机器学习领域、以及缓存的读取等领域相关,本申请可以获取数据请求,数据请求包括模型训练所需的训练数据标识;从本地缓存中查询训练数据标识对应的目标训练数据,本地缓存用于存储;当本地缓存中存在训练数据标识对应的目标训练数据时,将目标训练数据加载到图形处理器,以使图形处理器基于目标训练数据进行模型训练;当本地缓存中不存在训练数据标识对应的目标训练数据时,从数据集群获取目标训练数据,并将目标训练数据加载到图形处理器,以使图形处理器基于目标训练数据进行模型训练;本申请可以有效提升模型训练效率。
  • 一种模型训练方法装置存储介质计算机设备
  • [发明专利]分类模型训练方法及装置-CN202210663099.8在审
  • 鲍梦瑶;刘佳伟;章鹏;张谦;殷雪梅 - 蚂蚁区块链科技(上海)有限公司
  • 2022-06-13 - 2022-09-06 - G06K9/62
  • 本说明书实施例提供分类模型训练方法及装置,其中,该方法包括获取正样本训练数据,并根据至少两种数据增强方法,对正样本训练数据进行数据增强,获得初始负样本训练数据;根据正样本训练数据和初始负样本训练数据训练获得第一分类模型;根据至少两种数据增强方法、初始负样本训练数据以及第一分类模型,获得目标负样本训练数据;根据正样本训练数据和目标负样本训练数据训练获得第二分类模型。具体的,该方法可以根据正样本训练数据以及、通过数据增强方法获得的负样本训练数据训练相应的分类模型,提高该分类模型的训练效果,使得该分类模型后续应用于隐私数据识别场景中时,可以快速且准确的识别数据仓库中的隐私数据
  • 分类模型训练方法装置

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