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[发明专利]训练算法的选取方法、装置以及存储介质和电子设备-CN202210842780.9在审
发明人：李国库;张鹏飞 -专利权人：盐城金堤科技有限公司
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种训练算法的选取方法、装置以及存储介质和电子设备，该方法包括：根据预设训练算法的训练目标，将具有相同训练目标的预设训练算法分类到同一算法集合中；按照预设融合规则，将算法集合分为多个算法层级，并删除每一算法层级中的算法集合中无法融合的预设训练算法；配置训练结果选取参数和算法层级中的算法集合中剩余的训练算法的训练参数；按照预设融合规则，融合剩余的训练算法，得到融合训练算法，并对融合训练算法进行训练，得到训练结果；选取出符合训练结果选取参数的融合训练算法作为目标训练算法。本发明能够实现多个预设训练算法的自动融合，通过对比各融合算法的效果选择合适的训练算法，减少了开发成本并提高了效率。
训练算法选取方法装置以及存储介质电子设备

[发明专利]定制人工智能在线服务的方法、系统和存储介质-CN201810866825.X有效
发明人：宋翔;范融 -专利权人：优刻得科技股份有限公司
申请日： 2018-08-01 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法包括：算法存储步骤，从算法提供方获取多个算法数据格式、多个训练算法容器镜像和多个在线服务算法容器镜像，并进行存储；数据存储步骤，从算法需求方获取多个训练数据，并进行存储；取出步骤，从多个训练数据中取出第一训练数据，并从多个训练算法容器镜像和多个在线服务算法容器镜像中取出与第一训练数据对应的第一训练算法容器镜像和第一在线服务算法容器镜像；训练步骤，用第一训练算法容器镜像来训练第一训练数据，得到训练结果；组合步骤，将第一在线服务算法容器镜像和训练结果进行组合，得到定制的人工智能在线服务。
定制人工智能在线服务方法系统存储介质

[发明专利]一种自行闭环优化算法模型的方法及相关装置-CN202011124038.1在审
发明人：杨婷;黄洁 -专利权人：创优数字科技（广东）有限公司
申请日： 2020-10-20 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种自行闭环优化算法模型的方法及相关装置，方法包括：通过调用已训练算法模型的算法接口，将已训练算法模型的输出结果直接进行显示，由终端用户直接反馈输出结果的正确与否，将反馈数据为负反馈数据的输出结果加入训练，由模型训练系统根据新的训练集对已训练算法模型进行重训练，直至满足该应用场景，提高了已训练算法模型的智能优化效率，且可以在测试阶段直接由终端用户判别结果，解决了在训练成的模型无法满足使用场景的情况下，需要算法工程师重新调整算法或将没有覆盖到的训练集重新输入模型训练，在算法模型重新训练成功后，重新使用测试集调用算法接口，得到算法输出结果，存在的工作效率低下，无法智能优化的技术问题。
一种自行闭环优化算法模型方法相关装置

[发明专利]算法选取模型的训练方法、回声消除方法、装置及设备-CN202310701942.1在审
发明人：彭毅;吕安超;范璐;陈蒙;何晓冬 -专利权人：京东科技信息技术有限公司
申请日： 2023-06-13 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G10L21/0208 文献下载
摘要：本发明公开了一种算法选取模型的训练方法、回声消除方法、装置及设备。该方法包括：获取近端麦克风采集的训练近端声音数据和近端扬声器播放的训练远端声音数据；采用回声消除算法集中的至少两个预设回声消除算法，基于训练远端声音数据，对训练近端声音数据分别进行回声消除处理得到训练消除数据集；将训练远端声音数据和训练消除数据集输入到未训练完成的初始算法选取模型中，得到输出的预测算法选取结果；基于预测算法选取结果和标准算法选取结果，对初始算法选取模型的模型参数进行调整得到训练完成的目标算法选取模型本发明实施例中的算法选取模型能够预测出最适合当前语音场景的回声消除算法，保证了回声消除算法与当前语音场景的适配性。
算法选取模型训练方法回声消除装置设备

[发明专利]算法模型的开发方法、终端设备及计算机存储介质-CN201911013159.6在审
发明人：祁春超;周华明;冯智辉 -专利权人：深圳市华讯方舟太赫兹科技有限公司;华讯方舟科技有限公司
申请日： 2019-10-23 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06F8/20 文献下载
摘要：本申请提供了一种算法模型的开发方法、终端设备及计算机存储介质。该算法模型的开发方法包括：接收算法开发的需求信息，并根据需求信息采集对应的训练数据；基于需求信息从系统算法库中选择多个算法组件，并将多个算法组件合成第一算法模型；基于训练数据对第一算法模型进行训练，以得到训练参数；当训练参数符合预设训练参数阈值时，输出第一算法模型。本申请算法模型的开发方法能够快速响应客户需求，针对客户需求进行算法模型的快速开发。
算法模型开发方法终端设备计算机存储介质

[发明专利]模型的打包方法、装置、存储介质及电子装置-CN202211393237.1在审
发明人：苏昭行 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2022-11-08 - 公布日： 2023-02-24 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种模型的打包方法、装置、存储介质及电子装置，其中，该方法包括：基于接收到的选择指令从算法仓中获取目标算法基础包，其中，目标算法基础包为选择指令中指定的算法基础包；基于目标算法基础包生成训练任务，并将训练任务发送至训练平台，以指示训练平台获取用于训练目标算法基础包中的模型的训练数据，按照目标算法基础包中的目标训练方案进行模型训练，得到目标模型；接收训练平台发送的目标模型，并按照模型升级方案对目标模型进行打包，得到算法软件包。通过本发明，解决了相关技术中存在的模型训练效率低的问题，达到提高模型训练效率的效果。
模型打包方法装置存储介质电子

[发明专利]算法模型训练、匹配方法、装置、电子设备及介质-CN202311161425.6在审
发明人：王聃;许春萍;刘清君;杨帅 -专利权人：亦康（北京）医药科技有限公司
申请日： 2023-09-11 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种算法模型训练、匹配方法、装置、电子设备及介质，涉及数据处理技术领域，包括：创建预训练数据集及迁移训练数据集，所述预训练数据集包括若干临床样本，所述迁移训练数据集包括若干临床前样本；使用预训练数据集和损失函数对所述匹配算法模型进行预训练，得到已预训练的匹配算法模型，使用所述迁移训练数据集和所述损失函数对所述已预训练的匹配算法模型进行迁移训练，得到已迁移训练的匹配算法模型，所述已迁移训练的匹配算法模型用于待匹配的临床样本与待匹配的临床前样本之间的匹配推荐
算法模型训练匹配方法装置电子设备介质

[发明专利]一种YOLO算法模型训练方法、目标检测方法、芯片及机器人-CN202310848452.4在审
发明人：游思遐;黄惠保;周和文;陈锦杰;张子倩 -专利权人：珠海一微半导体股份有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种YOLO算法模型训练方法、目标检测方法、芯片及机器人，该训练方法包括：步骤1：获取数据集；步骤2：对数据集中的全部数据进行随机尺寸变换处理；步骤3：将随机尺寸变换处理后的数据集导入YOLO算法模型中进行一次训练；步骤4：采用K‑means锚框优化算法对随机尺寸变换处理后的数据集进行自适应锚框优化处理，以更新用于YOLO算法模型训练的最优锚框尺寸；重复上述步骤2至4，直至YOLO算法模型训练次数达到第一预设次数，输出最优YOLO算法模型，完成YOLO算法模型训练流程。本发明将K‑mean锚框优化算法结合到YOLO算法模型训练过程中，有效减少步骤，同时提高锚框尺寸的适配度，从而有效提高YOLO算法模型的训练效果，训练后的YOLO算法模型的目标检测效果更优。
一种 yolo 算法模型训练方法目标检测芯片机器人

[发明专利]算法模型的管理方法及装置-CN202111331431.2在审
发明人：刘镇熙 -专利权人：深圳思为科技有限公司
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种算法模型的管理方法及装置，该方法包括：获取多个用户设备训练目标算法模型的第一信息，得到多个第一信息，第一训练结果指标组包括目标算法模型的多个训练结果指标；根据多个第一训练结果指标组从多个第一训练参数组中选取目标训练参数组；向多个用户设备发送目标训练参数组，以指示多个用户设备分别对目标算法模型进行更新。本申请根据不同用户设备训练目标算法模型的训练参数和训练结果指标来对每个用户设备的目标算法模型进行更新，实现对多个用户设备的算法模型进行统一管理，在降低管理成本的同时可以提高算法模型的准确率。
算法模型管理方法装置

[发明专利]用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法及系统-CN202210001493.5在审
发明人：卢俞宪 -专利权人：伊莫克有限公司
申请日： 2022-01-04 - 公布日： 2023-02-17 - 主分类号： G16H20/90 文献下载
摘要：本发明的一实施例公开一种用于改善轻度认识障碍患者症状的训练程序的构建方法，包括：将针对与人的认知功能区域直接相关的心象(visualization)、融合(fusion)及语义(semantic wordfluency)中至少一个的直接训练算法配置到指定的星期中某天的步骤；控制使得将所述配置的直接训练算法按照所述指定的星期中某天输出到用户终端，从所述用户终端接收对所述直接训练算法的结果值的步骤；基于所述结果值，按所述直接训练算法算出完成度，基于所述算出的完成度，决定所述直接训练算法中之一的步骤；及包括所述决定的直接训练算法在内，将所述直接训练算法再次配置到所述指定的星期中某天，且所述配置全部考虑与所述算出的完成度及所述决定的直接训练算法匹配的训练算法的步骤
用于改善轻度认识障碍患者症状训练程序构建方法系统

[发明专利]深度学习模型的训练方法、装置及系统-CN201911044447.8在审
发明人：周胜凯;周明耀 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2019-10-30 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种深度学习模型的训练方法、装置及系统，属于模型训练领域。所述方法包括：接收算法选择指令，所述算法选择指令用于指示用户在至少一个预置算法中选择的目标预置算法；接收数据集；获取所述目标预置算法的训练参数信息；基于所述训练参数信息和所述数据集，采用所述目标预置算法进行深度学习训练本申请能够提高深度模型训练的效率。
深度学习模型训练方法装置系统

[发明专利]无人车信号识别算法优化方法及装置-CN201510958179.6在审
发明人：潘晨劲;赵江宜 -专利权人：福州华鹰重工机械有限公司
申请日： 2015-12-18 - 公布日： 2016-05-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种无人车信号识别算法优化方法及装置，其中装置包括训练模块、测试模块、熵函数计算模块、最优选择模块；所述训练模块用于使用训练图片对识别算法进行训练，获取训练结果所述测试模块用于使用未训练图片测试识别算法，获取测试结果；所述熵函数计算模块用于根据所述测试结果计算熵函数；所述最优选择模块用于将所述训练结果与熵函数加权评分，获取不同识别算法的得分，选取得分最高的识别算法作为最优识别算法。区别于现有技术，上述技术方案通过计算识别算法的为训练图片测试结果，计算熵函数，得到识别算法可靠程度的客观量化结果，解决了无人车信号识别可靠程度不够的问题。
无人信号识别算法优化方法装置

[发明专利]一种算法模型训练方法、装置、电子设备及介质-CN202111346332.1在审
发明人：黎安伟 -专利权人：广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种算法模型训练方法、装置、电子设备及介质，算法模型训练方法包括如下步骤：获取待训练算法模型，确定待训练算法模型的分布函数的超参数，超参数至少包括分布函数的标准差系数和峰度系数；基于预设标准差系数取值获得中间算法模型，对中间算法模型的峰度系数进行离散化迭代搜索以确定目标峰度系数取值；基于已确定的目标峰度系数取值，对中间算法模型的标准差系数进行离散化迭代搜索以确定目标标准差系数取值；基于目标标准差系数取值和目标峰度系数取值，通过训练集数据对待训练算法模型进行训练获得目标算法模型。该方法可以获得较佳的模型初始化分布函数，在不改变算法模型的情况下使得训练获得的算法模型的精度较高。
一种算法模型训练方法装置电子设备介质

[发明专利]统计分类模型训练装置及训练方法-CN201810025343.1有效
发明人：李德彦;晋耀红;席丽娜 -专利权人：鼎富智能科技有限公司
申请日： 2018-01-11 - 公布日： 2021-05-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明实施例公开一种统计分类模型训练装置及方法，该训练装置包括分词模块、特征选择模块、分类算法模块、算法参数调整模块和训练与评估模块；分词模块用于利用分词算法，以及与分词算法对应的第一分词模型，将训练语料进行分词得到分词结果；特征选择模块用于利用特征选择方法从分词结果中筛选出第一特征集；分类算法模块用于提供分类算法；算法参数调整模块用于提供与分类算法对应的分类算法参数，以及获取分类算法参数的参数值；训练与评估模块用于利用分类算法、参数值组、第一特征集以及训练语料的标记分类标签，从与每一组参数值组各自对应的统计分类模型中筛选出精度最高的统计分类模型。该训练装置在训练分类模型时调整便捷，适用性好。
统计分类模型训练装置方法

[发明专利]海上无人集群智能算法测试训练系统-CN202210369011.1在审
发明人：曾晨;龚俊斌;陶浩;黄骁;罗威 -专利权人：中国舰船研究设计中心
申请日： 2022-04-08 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开了一种海上无人集群智能算法测试训练系统，该系统包括算法测试训练功能模块和基础支持功能模块；其中，算法测试训练功能模块用于进行算法测试与训练，基础支持功能模块包括场景管理模块、任务管理模块、历史管理模块、算法管理模块和模型管理模块。本系统构建了可对无人集群感知认知算法、任务规划及协同控制算法进行智能化测试和训练的系统，从而可在算法接入实装前，充分优化算法参数，降低实装试验风险。
海上无人集群智能算法测试训练系统

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