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[发明专利]一种神经网络模型的训练数据处理、装置、电子设备及存储介质-CN202110098001.4在审
发明人：牛帅程;吴家祥;谭明奎 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种神经网络模型的训练数据处理，装置、设备及存储介质，方法包括：对第一训练数据集合进行旋转自监督处理，以形成相应的第二训练数据集合；确定与第二训练数据集合相对应的初始训练数据集合；根据第二训练数据集合、初始训练数据集合，通过第一训练数据处理网络和第二训练数据处理网络，确定与所述初始训练数据集合相匹配的梯度参数；对初始训练数据集合进行更新，确定与目标神经网络模型相匹配的目标训练数据集合。由此，能够在减少训练数据总量的前提下，稳定提高规模较小的训练数据对神经网络模型训练的准确率，增强目标神经网络模型的泛化能力，便于将所训练的目标神经网络模型部署于移动终端中，实现目标神经网络模型的大规模应用
一种神经网络模型训练数据处理装置电子设备存储介质

[发明专利]语音转换的方法及训练方法、智能装置和存储介质-CN201980003377.3有效
发明人：王若童;黄东延;李贤;谢杰斌;汤志超;丁万;刘洋;李柏;熊友军 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G10L21/013 文献下载
摘要：本发明公开了一种语音转换的训练方法，包括：建立第一训练数据集合，第一训练数据集合包括多组训练语音数据组；从第一训练数据集合中选择两组训练语音数据组输入语音转换神经网络进行训练；建立第二训练数据集合，第二训练集合包括第一训练数据集合以及第一源说话人语音数据组，从第一训练数据集合中选择一组训练语音数据和第一源说话人语音数据输入语音转换神经网络进行训练；建立第三训练数据集合，第三训练数据集合包括互为平行语料的第二源说话人语音数据组和个性语音数据组，将第二源说话人语音数据组和个性语音数据组输入语音转换神经网络进行训练
语音转换方法训练智能装置存储介质

[发明专利]神经网络训练的方法与装置、数据处理方法与装置-CN202110648030.3在审
发明人：袁明宽;胡芝兰;白博;李石华 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-06-10 - 公布日： 2022-12-30 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了人工智能领域中的一种神经网络模型的训练方法和装置、数据处理方法和装置。神经网络模型训练方法包括：根据训练数据集合，对所述第一初始神经网络模型进行多次迭代以得到多个训练神经网络模型，训练数据集合包括通用训练数据集合和目标域数据集合；根据每次迭代得到的训练神经网络模型分别对通用评测数据集合中的数据该处理结果和通用评测数据集合中数据的标注信息的差异，确定各个训练神经网络模型在通用评测数据集合的准确度，通用评测数据集合与通用训练数据集合具有相同的数据分布；将准确度最高的训练神经网络模型为作训练后的神经网络模型。从而，能够在多个训练神经网络模型中确定在目标域的准确度最高的神经网络模型。
神经网络训练方法装置数据处理

[发明专利]数据生成装置、预测器学习装置、数据生成方法和学习方法-CN201980078575.6在审
发明人：但马庆行;河野洋平 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供一种生成数据集合的数据生成装置，其包括：扰动生成部，其基于训练数据集合的各元素的输入和关于所述训练数据集合的信息这两者中的至少一者，来生成用于使所述元素变形的扰动集合；伪数据合成部，其根据所述训练数据集合和所述扰动集合，来生成与所述训练数据集合不同的新的伪数据集合；评价部，其计算所述训练数据集合和所述伪数据集合的分布间距离或关于其的推算量，以及从所述扰动集合得到的伪数据相对于训练数据的扰动的大小；和参数更新部，其更新所述扰动生成部生成所述扰动集合时所使用的参数，以使所述训练数据集合与所述伪数据集合的分布间距离相接近，使扰动的大小或期待值成为预定的目标值。
数据生成装置预测学习方法学习方法

[发明专利]应用于用户标签识别的模型训练方法、推荐方法和设备-CN202211385297.9在审
发明人：聂简;张倬荣;王全达;闫龙;胡博文;宋雨伦 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司;联通数字科技有限公司
申请日： 2022-11-07 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本申请提供一种应用于用户标签识别的模型训练方法、推荐方法和设备，获取第一待训练数据集合和第二待训练数据集合；将第一数据子集、第二数据子集以及第二待训练数据集合，输入至第一分类器中，得到初始识别结果；根据第二数据子集中待训练数据的归属于第二预设标签的概率和第二待训练数据集合中待训练数据的归属于第二预设标签的概率，对第二待训练数据集合进行待训练数据的剔除，得到处理后的待训练数据集合；将第一待训练数据集合和处理后的待训练数据集合输入至第二分类器中进行训练，得到用户标签识别模型。基于大量的无标签的数据样本，对模型进行训练，得到用户标签识别模型；进而，利用用户标签识别模型对用户进行身份识别。
应用于用户标签识别模型训练方法推荐设备

[发明专利]训练数据的筛选方法、风险评估方法、装置、设备和介质-CN202211371035.7在审
发明人：李策;郭运雷;杜锦阳 -专利权人：中国工商银行股份有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06Q40/02 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能、大数据领域，特别是涉及一种训练数据的筛选方法、风险评估方法、训练数据的筛选装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述筛选方法包括：通过获取测试样本集合和训练样本集合；测试样本集合中包括有多种维度的测试数据，训练样本集合中包括有与测试数据相同维度的训练数据；确定测试样本集合的数据稳定值和训练样本集合的数据稳定值；数据稳定值用于表征对应数据集合中各数据之间取值的变化程度；基于测试样本集合的数据稳定值和训练样本集合的数据稳定值之间的差异距离，筛选至少部分训练数据用于训练业务数据模型。采用本方法能够改善各样本数据之间的均衡性，以及提升经过样本数据训练后的数据模型的稳定性。
训练数据筛选方法风险评估装置设备介质

[发明专利]模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备和介质-CN202011027575.4在审
发明人：杨馥魁 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种模型训练方法、人脸识别方法、装置、设备和介质，涉及计算机视觉和深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取至少两个训练数据集合，其中，每个训练数据集合中包括数量相同的人脸样本数据，且不同的训练数据集合中人脸样本数据的类型不同；利用预先建立的人脸识别模型，对每个训练数据集合进行人脸预测，得到所述每个训练数据集合的人脸预测结果；利用预先标注的所述每个训练数据集合的人脸标注数据，针对所述每个训练数据集合的人脸预测结果，并行对所述人脸识别模型进行监督训练。本申请训练得到的人脸识别模型能提高数据分布较少的样本数据的人脸识别准确率。
模型训练方法识别装置设备介质

[发明专利]基于用于转换器模型的位置压缩标记-CN202180059885.0在审
发明人： A·瓦格纳;T·米特拉;M·特伦布莱 -专利权人：微软技术许可有限责任公司
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06N3/0455 文献下载
摘要：本公开的实施例包括用于基于训练数据的位置来压缩标记的系统和方法，该训练数据被用于训练转换器模型。在一些实施例中，用于训练转换器模型的输入数据集合被接收。该输入数据集合包括标记集合和位置值集合。标记集合中的第一标记被标识，第一标记与标记集合中的第二标记相同。表示第一标记的位置值与表示第二标记的位置值被组合。通过从标记集合中移除第一标记来修改该标记集合。训练数据被生成，以包括经修改的标记集合和位置值集合。使用训练数据集合来训练转换器模型。
基于用于转换器模型位置压缩标记

[发明专利]信息处理装置和信息处理方法-CN201610405971.3在审
发明人：侯翠琴;夏迎炬;徐卓然 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2016-06-08 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：根据本公开的信息处理装置包括划分单元，将具有标签的训练数据的集合划分成第一训练数据集合D1和小于第一训练数据集合D1的第二训练数据集合D2；训练单元，使用第一训练数据集合D1中的训练数据i1按K个类对M个监督模型进行训练；预测单元，使用M个监督模型预测不具有标签的待测数据集合D3中的每个待测数据i3的标签；聚类单元，使用N个聚类模型对第二训练数据集合D2和待测数据集合D3中的数据i进行聚类；相似度图构造单元，基于聚类结果构造相似度图；以及融合单元，基于相似度图对待测数据i3的预测的标签和第二训练数据集合D2中的训练数据i2的标签进行融合处理以获得每个待测数据i3的标签。
信息处理装置方法

[发明专利]用于训练模型的方法、装置、设备以及存储介质-CN202011027448.4在审
发明人：杨馥魁 -专利权人：北京百度网讯科技有限公司
申请日： 2020-09-25 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本申请公开了一种用于训练模型的方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能领域，具体为计算机视觉、深度学习技术领域。实现方案为：获取已训练模型、待训练模型以及训练数据集合；利用已训练模型提取训练数据集合中各训练数据的第一特征以及利用待训练模型提取训练数据集合中各训练数据的第二特征；根据得到的第一特征集合和第二特征集合，确定目标特征对集合；根据目标特征对集合，调整待训练模型的模型参数，以训练待训练模型。本实现方式通过根据差异较大的特征对，迭代训练待训练模型，可以提高模型训练效率以及训练效果，训练后的模型可以实现准确地对图像进行处理或对数据进行分类，简化训练过程，提高图像处理或数据处理的效率。
用于训练模型方法装置设备以及存储介质

[发明专利]用于粗略和精细对象分类的神经网络-CN201980085004.5在审
发明人： J.毛;C.李;Y.宋 -专利权人：伟摩有限责任公司
申请日： 2019-12-18 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本文公开的主题的各方面包括一种方法、系统和其他技术，其用于在第一阶段中用第一训练数据集合来训练对象分类器神经网络，第一训练数据集合包括第一多个训练样本，第一训练数据集合中的每个训练样本用粗略对象分类来标记；以及在第一阶段完成之后的第二阶段中，用第二训练数据集合来训练对象分类器神经网络，第二训练数据集合包括第二多个训练样本，第二训练数据集合中的每个训练样本用精细对象分类来标记。
用于粗略精细对象分类神经网络

[发明专利]一种训练数据的生成方法及装置-CN202010060470.2有效
发明人：顾林松;胡文泽;王孝宇 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2020-01-19 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本申请适用于数据处理技术领域，提供了一种训练数据的生成方法，包括：将第一数据输入预训练特征提取网络模型中，获得攻击特征集合；将第二数据输入预训练特征提取网络模型中，获得内容特征集合；将原始数据输入预训练特征提取网络模型中，获得空白特征集合；对攻击特征集合和空白特征集合进行计算，获得特征损失；对内容特征集合和空白特征集合进行计算，获得内容损失；通过特征损失和内容损失对空白特征集合进行处理，获得目标训练数据。本申请通过将不同类型的数据输入预训练特征提取模型，获得对应的特征集合，计算获得特征损失和内容损失并进行处理，生成大量目标训练数据，降低了训练数据的获取成本，提高了对神经网络模型的训练效率。
一种训练数据生成方法装置

[发明专利]一种车辆故障预测模型生成方法、故障预测方法及装置-CN202011557530.8在审
发明人：刘美亿 -专利权人：东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-03-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种车辆故障预测模型生成方法，具体为，获取预设时长内车辆对应的工况数据，即训练数据集合，该训练数据集合中包括携带标签的工况数据和未携带标签的工况数据。其中，携带标签的工况数据是指车辆故障时对应的工况数据，未携带标签的工况数据是指车辆正常使用状态下对应的工况数据。从训练数据集合中提取训练工况特征集合，并将该训练工况特征集合按照时间序列输入工况向量表示模型，获得训练工况向量表示集合，该训练工况向量表示集合中包括携带标签的训练工况向量表示和未携带标签的训练工况向量表示利用携带标签的训练工况向量表示和未携带标签的训练工况向量表示对初始模型的模型参数进行训练，生成车辆故障预测模型。
一种车辆故障预测模型生成方法装置

[发明专利]一种数据处理的方法及装置-CN201710619053.5有效
发明人：管蓉 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2017-07-26 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06F16/28 文献下载
摘要：本申请公开了一种数据处理的方法及装置，所述方法包括：获取待处理的训练数据集合，所述训练数据集合包括至少两份经过语义分析后的训练数据；对所述训练数据集合中的训练数据进行聚类分析，得到目标数据集合，所述目标数据集合包括相似度高于预设相似度的至少两份训练数据；将所述目标训练集合中的各训练数据映射到同一个类别目录，所述类别目录用于提供获取所述类别目录下的训练数据的入口。通过采用本方案，能够提高多数据源映射的准确性，能够准确识别出在形式上不同但在语义上相同或相似的训练数据，提高映射的可靠性和容错性。
一种数据处理方法装置

[发明专利]信息处理装置和信息处理方法-CN201610704157.1在审
发明人：侯翠琴;夏迎炬;徐卓然;孙俊 -专利权人：富士通株式会社
申请日： 2016-08-22 - 公布日： 2018-03-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：根据本公开的信息处理装置包括划分单元，将具有标签的训练数据的集合划分成第一训练数据集合D1和小于第一训练数据集合D1的第二训练数据集合D2；训练单元，使用第一训练数据集合D1中的训练数据i1按K个类对M个监督模型进行训练；预测单元，使用M个监督模型预测不具有标签的待测数据集合D3中的每个待测数据i3的标签；聚类单元，使用N个聚类模型对第二训练数据集合D2和待测数据集合D3中的数据i进行聚类；相似度图构造单元，基于聚类结果和预测结果构造相似度图；以及融合单元，基于相似度图对待测数据i3的预测的标签和第二训练数据集合D2中的训练数据i2的标签进行融合处理以获得每个待测数据i3的标签。
信息处理装置方法

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