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]基于样本间的距离来管理模型的方法、装置、设备和介质-CN202211396127.0在审
  • 吴昊;杨成 - 北京有竹居网络技术有限公司
  • 2022-11-08 - 2023-04-04 - G06N20/00
  • 提供了基于样本间的距离来管理模型的方法、装置、设备和介质。在一种方法中,获取用于训练对比学习模型的基础样本以及与基础样本相关联的多个样本。基于多个样本与基础样本之间的距离,生成多个样本的序列。将多个样本的序列划分为第一组样本和第二组样本,第一组样本中的第一样本与基础样本之间的第一距离小于第二组样本中的第二样本与基础样本之间的第二距离。基于基础样本、第一组样本和第一组样本的第一权重、以及第二组样本和第二组样本的第二权重,确定用于更新对比学习模型的更新参数,第一权重大于第二权重。以此方式,在训练过程中可以考虑不同难度的样本的贡献,进而提高对比学习模型的性能。
  • 基于样本距离管理模型方法装置设备介质
  • [发明专利]文档检索模型训练方法、检索方法及存储介质-CN202211275087.4有效
  • 刘明童;沈田浩;周明 - 北京澜舟科技有限公司
  • 2022-10-18 - 2023-02-03 - G06F16/33
  • 本发明涉及自然语言处理技术领域,特别涉及一种文档检索模型训练方法、检索方法及存储介质,训练方法包括以下步骤:获取数据库和当前批次中的查询,在数据库中对应各查询分别检索获得样本样本包括与各查询对应的正样本以及难样本;对于其中一查询,以该批次中的除该查询对应的正样本之外的其余正样本以及难样本作为批次内样本;添加样本缓存队列用于储存样本,对批次内样本以及储存在样本缓存队列中的样本进行过滤得到样本;基于查询以及其对应的样本以及正样本对文档检索模型进行训练;训练完成后,该批次训练用的样本以及正样本储存于样本缓存队列中。通过添加样本缓存队列存储样本以增加训练时的样本数量。
  • 文档检索模型训练方法存储介质
  • [发明专利]一种模型训练方法及相关装置-CN202210005754.0在审
  • 邓金涛 - 腾讯科技(深圳)有限公司
  • 2022-01-04 - 2022-04-15 - G06V10/764
  • 本申请实施例公开了一种人工智能领域的模型训练方法及相关装置,其中该方法包括:基于样本衡量机制,确定未标记样本集合中各未标记样本各自对应的样本置信度;根据各未标记样本各自对应的样本置信度,从未标记样本集合中选出目标样本;基于目标样本和目标正样本构建第一训练样本集;根据未标记样本集合中除目标样本外的未标记样本各自对应的样本置信度,选出参考正样本和参考样本;基于目标样本和参考样本、以及目标正样本和参考正样本构建第二训练样本集;基于第一训练样本集和第二训练样本集,训练目标分类模型。
  • 一种模型训练方法相关装置
  • [发明专利]基于弱化低质量样本的时序知识图谱补全方法-CN202310266322.X在审
  • 王博岳;胡思敏;王家普;赵岚;胡永利 - 北京工业大学
  • 2023-03-20 - 2023-07-14 - G06F16/36
  • 本发明公开了基于弱化低质量样本的时序知识图谱补全方法,为了平衡样本多样性和样本质量,该方法使用高质量和中等质量的样本以增强模型判别能力,即弱化低质量样本产生的影响。该方法提出的低质量样本选择和弱化模块可以挑选出低质量样本并调节它们的分数以弱化低质量样本的消极影响。在交叉熵损失中引入了自适应加权样本损失正则化项,该正则化项计算了每个样本的损失值,并自适应地为每个样本损失值分配不同的权重,以充分利用不同质量样本的潜在信息。自适应加权样本损失正则化项与低质量样本选择和弱化模块都起到了积极影响。
  • 基于弱化质量样本时序知识图谱方法
  • [发明专利]一种模型训练方法及装置-CN201811544547.2有效
  • 林淼哲;方桢;张峻滔 - 上海游昆信息技术有限公司
  • 2018-12-17 - 2021-04-06 - G06K9/62
  • 本发明实施例公开了一种模型训练方法及装置,其中方法包括:针对于每个样本数据,根据该样本数据和P个正样本数据的差异值以及该样本数据和Q个样本数据的差异值,确定该样本数据是否为不可信样本数据;使用P个正样本数据和Q个样本数据中除不可信样本数据以外的可信样本数据进行模型训练,得到二分类模型。本发明实施例中,通过确定Q个样本数据中的不可信样本数据得到用于训练模型的可信样本数据,相比于现有技术中基于随机筛选或者人工筛选得到的样本数据来说,本发明实施例中的可信样本数据更加准确,从而使得基于可信样本数据训练得到的二分类模型更为合理
  • 一种模型训练方法装置
  • [发明专利]样本确定方法、装置、介质及电子设备-CN202310079003.8在审
  • 刘宇 - 抖音视界有限公司
  • 2023-01-17 - 2023-04-25 - G06F18/241
  • 本公开涉及一种样本确定方法、装置、介质及电子设备,方法包括:获取样本集合,其中,所述样本集合中的样本为用户未点击的第一样本推送消息;采用训练好的样本分类模型,确定所述样本集合中的各样本是否合格,其中,所述样本分类模型用于将用户能够关注到的第一样本推送消息确定为合格的样本;至少将所述样本集合中合格的样本作为用于训练推荐模型的样本,其中,训练完成的推荐模型用于预测目标用户对待推送消息的点击率
  • 样本确定方法装置介质电子设备
  • [发明专利]一种服务器和样本采样方法-CN202211358225.5在审
  • 王宝云;连德富;李豫承;黄山山;陈恩红 - 青岛聚看云科技有限公司;中国科学技术大学
  • 2022-11-01 - 2023-01-31 - G06F18/214
  • 本公开涉及一种服务器和样本采样方法,涉及机器学习技术领域。其中,该服务器包括:控制器,被配置为:获取初始样本集;将初始样本集中任一样本数据对作为正样本,其余样本数据对作为样本;分别将正样本,以及样本中的第一样本数据对输入到初始模型中,得到初始模型输出的对应于正样本的第一相似度分值,以及对应于第一样本数据对的第二相似度分值;根据第一相似度分值和第二相似度分值计算第一样本数据对的第一训练困难度;遍历初始样本集得到样本中每个样本数据对的训练困难度;根据样本中每个样本数据对的训练困难度,确定非均匀概率分布,并根据非均匀概率分布对初始样本集进行采样得到目标样本集。
  • 一种服务器样本采样方法
  • [发明专利]一种遥感图像的农用地语义分割方法-CN202210434104.8在审
  • 李建国;杨涛;陈院华 - 江西省农业科学院土壤肥料与资源环境研究所
  • 2022-04-24 - 2022-07-29 - G06V10/26
  • 本发明公开了一种遥感图像的农用地语义分割方法,选取特征空间中距离较近的正样本对中的锚样本作为基准锚样本;计算所有样本与基准锚样本之间的相似度,将与基准锚样本相似度最高的样本判定为可能的假样本;将可能假样本中的这部分真样本作为遥感影像自监督对比学习中模型依赖的真难样本;设计假样本置信校准损失;利用标注的样本、训练神经网络模型,神经网络模型的预测和数据的真实标签产生损失后进行反向传播,更新神经网络模型参数;将遥感图像输入训练好的神经网络模型,输出语义分割结果。本发明加入假样本自判定,抛弃引入无监督或放弃构建样本的办法,实现对假样本的近似判定和校准。
  • 一种遥感图像农用语义分割方法
  • [发明专利]一种基于样本数据价值重采样的车牌检测方法-CN201811176334.9有效
  • 宋明黎;雷杰;宋杰 - 浙江大学
  • 2018-10-10 - 2020-07-17 - G06K9/32
  • 一种基于样本数据价值重采样的车牌检测方法,包括:1)收集包含车牌图片,将车牌区域切割出来作为正样本,在非车牌区域随机裁剪出图像块作为样本,划分训练集,验证集和测试集;2)从训练集的样本中随机选取与正样本数量相同的样本训练初始分类器,对训练集中全部的样本进行预测,根据预测为样本的概率值进行分组,并保证除最后一组外其余各组的样本量与正样本数量相同;3)对于每组样本数据和正样本数据重新训练分类器,并在验证集上计算信息增益来度量每组样本的数据价值;4)根据每组样本的数据价值计算权重,从各组中重新随机采样构成新的样本训练集,同正样本一起训练最终分类器,使用测试集评价其效果。
  • 一种基于样本数据价值采样车牌检测方法
  • [发明专利]模型的构建方法、关系的确定方法、装置、介质及设备-CN202210451863.5在审
  • 刘杰辰 - 北京金堤科技有限公司
  • 2022-04-26 - 2022-08-02 - G06F16/9535
  • 本公开涉及一种模型的构建方法、关系的确定方法、装置、介质及设备,涉及计算机技术领域,包括:获取企业集合中的多个正样本对,每个正样本对包括存在上下游关系的两个样本企业;根据多个正样本对,从企业集合中获取样本对,每个样本对包括不存在上下游关系的两个样本企业;获取每个正样本对对应的正样本特征和每个样本对对应的样本特征;将得到的多个正样本对、多个正样本对对应的多个正样本特征、多个样本对和多个样本对对应的多个样本特征,作为训练样本对;根据训练样本对和训练样本对对应的上下游关系,构建关系识别模型。
  • 模型构建方法关系确定装置介质设备

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