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[发明专利]神经网络训练方法、文本分类方法及文本分类系统-CN202210676061.4在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开一种神经网络训练方法、文本分类方法及文本分类系统。神经网络训练方法包括：S1:准备数据集：源域文本和目标域文本；S2:将源数据输入到源域神经网络中，提取源文本的特征；S3:对源文本的特征进行分类，得到源域分类标签；S4:根据源文本以及源域分类标签和目标文本进行训练，得到目标域的分类标签。本申请得到神经网络在应用如文本分类，达到了又快又准的技术效果。
神经网络训练方法文本分类系统

[发明专利]实体识别模型训练方法、实体识别的方法及系统-CN202210678119.9在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G06F40/279 文献下载
摘要：本发明公开一种实体识别模型训练方法，实体识别的方法及系统。其实体识别模型训练方法包括：S1:构建实体识别模型，所述实体识别模型包括第一神经网路和第二神经网路；S2:对第一神经网络进行离线预测；S3:加载第一神经网络的预测结果和第二神经网络；S4:对第二神经网络进行压缩处理；S5:计算第一神经网络离线预测的logits的损失和第二神经网络在线预测的logits的损失；S6:计算第二神经网络的总损失，根据总损失更新第二神经网络参数。本申请先以离线的方式对第一神经网络进行预测，保留特征，再训练第二神经网络，大大减少了硬件的计算成本。
实体识别模型训练方法系统

[发明专利]模型训练方法、目标检测方法及系统-CN202210679877.2在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-06-16 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明公开一种模型训练方法、目标检测方法及系统，其训练方法包括步骤：S1:构建神经网络模型，包括第一网络和第二网络,S2:将测试数据输入至已训练好的第一神经网络和未训练的第二神经网络；S3:分别对第一特征抽取单元和第一预测单元、第二特征抽取单元和第二预测单元进行压缩；S4：第一定位单元和第二定位单元之间采用MSEloss平方误差损失加上CDAN损失进行计算，第一分类单元和第二分类单元之间，均采用KLloss加上CDAN损失进行计算；S5:根据S4的损失值更新第二网络的参数。本发明可以大大降低模型参数，还能对新领域的样本具有良好的预测能力。
模型训练方法目标检测系统

[发明专利]神经网络训练方法、图片分类方法及系统-CN202210683594.5在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开一种神经网络训练方法、图片分类方法及系统。神经网络训练方法包括：S1:准备数据集：S2:构建神经网络模型，所述神经网络模型包括第一神经网络和第二神经网络；S3:特征抽取：S4:计算第一神经网络的损失，更新第一神经网络的参数；S5:计算第二神经网络的损失，更新第二神经网络的参数。本发明能够实现能够实现多领域的迁移，而且能够实现又快又准地进行图像识别任务。
神经网络训练方法图片分类系统

[发明专利]模型训练方法及神经网络模型、图片分类方法及系统-CN202210674951.1在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开一种模型训练方法及神经网络模型，图片分类方法及系统。其模型训练方法包括步骤：S1:构建训练模型，所述训练模型包括第一神经网路和第二神经网路；S2:分别将训练信息输入至第一神经网路和第二神经网路：S3:将第一神经网路的特征注意力进行集成处理；S4:将第一神经网络的注意力机制迁移至第二神经网路；S5:分别对第一神经网络、第二神经网络进行更新。本申请可以将一个神经网络的知识传递给另一神经网络，既能够优化模型，又能提高训练的效率。
模型训练方法神经网络图片分类系统

[发明专利]神经网络训练方法及神经网络、问答系统及方法-CN202210313514.7在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种神经网络训练方法及神经网络、问答系统及方法，其神经网络训练方法包括步骤：S1:数据准备；S2:句子特征分析处理；S3:分布初始化；S4:创建回答列表；S5:指令网络单元初始化及处理；S6:关系和实体初始化；S7:推理网络单元初始化及处理；S8:求损失值并训练。本发明能够深层挖掘多级语义关系，大大提高了语义分析的准确率，提高了应用的准确性，如检索、预测、推荐等需求场景。
神经网络训练方法问答系统

[发明专利]神经网络训练方法、文本相似度检测方法及对话系统-CN202210313524.0在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种神经网络训练方法、文本相似度检测方法及对话系统。神经网络训练方法包括步骤：S1:对三个句子S1、S2、S3进行标注；S2:将标注好的三条句子中的二条输入神经网络，分别得到句子特征SF1、SF2、SF3；S3:计算SF1和SF2的余弦相似度COS(1,2)；S4:计算正负样本的损失函数J；S5:设置损失函数L，对正负样本的间距和区分度进行增强；S6:计算最终损失函数T，对神经网络进行训练。本发明采取的技术方案使得训练得到的神经网络系统与真实的应用结果更接近，从而大大提供了准确率。
神经网络训练方法文本相似检测对话系统

[发明专利]文字检测系统、训练方法及检测方法-CN202210311748.8在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开一种文字检测系统、训练方法及检测方法。文字检测系统包括预处理单元、基础网络单元、目标定位单元、输出处理单元。其中：预处理单元用以对输入的图片进行预处理，用以作为基础网络单元的输入图像；基础网络单元用以对输入图像进行特征抽取，获得特征图；目标定位单元用以对特征图进行定位；输出处理单元用以对目标定位单元定位的目标进行处理，得到文字目标。本发明针对文字检测准确率不高的技术缺陷提出的技术方案，能够大大提高对复杂背景的文字检测鲁棒性。
文字检测系统训练方法

[发明专利]目标检测系统、训练方法及目标检测方法-CN202210311747.3在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开一种目标检测系统、训练方法及目标检测方法，其目标检测系统包括第一网络和第二网络，第一网络用以对输入图片进行特征抽取，并给第二网络传递知识，包括依次连接的第一输入单元、第一特征抽取单元和第一预测单元，以及与第一预测单元的输出分别连接的第一定位单元和第一分类单元；第二网络用以对输入图片进行特征抽取，并从第一个网络中学习，包括依次连接的第二输入单元、第二特征抽取单元和第二预测单元，以及与第二预测单元的输出分别连接的第二定位单元和第二分类单元。本发明可以在压缩模型的同时不影响检测的准确率。
目标检测系统训练方法

[发明专利]神经网络训练方法、语义相似度计算方法及语义检索系统-CN202210311749.2在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种神经网络训练方法、语义相似度计算方法及语义检索系统。神经网络训练方法包括步骤：S1:对句子相似度进行标注；S2:将标注好的二个句子输入神经网络；S3:对二个句子的特征进行处理，计算损失函数；S4:根据损失函数的损失值，对神经网络进行训练。本发明采取的技术方案使用的神经网络训练方法得到的神经网络参数少，检索速度快，能够准确计算出语义相似度，从而能够获取文本的语义信息，从而提高了检索的准确率，适用于高并发、低延迟的需求场景。
神经网络训练方法语义相似计算方法检索系统

[发明专利]神经网络训练方法及神经网络、推荐系统及方法-CN202210313511.3在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种神经网络训练方法及神经网络、推荐系统及方法，其神经网络训练方法包括步骤：S1:数据准备；S2:预训练；S3:神经网络微调。本发明采取的神经网络训练方法、神经网络能够进一步丰富了序列信息的特征，深度挖掘和用户相关的历史信息，进而大大提高了的推荐的准确率，可以广泛应用在如检索、预测、推荐等需求场景。
神经网络训练方法推荐系统

[发明专利]一种信息抽取系统、信息抽取方法-CN202210313525.5在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开一种信息抽取系统、信息抽取方法，其系统包括OCR识别单元、预处理单元、特征抽取单元、特征分析单元以及损失计算单元，其中OCR识别单元用以读取图片，提取图片中的文本信息；预处理单元用以对文本信息进行格式化处理，获得包含标签的输入格式的文本信息；特征抽取单元用以对输入格式的文本信息进行特征抽取，获得文字信息；特征分析单元用以对文字信息进一步分析，获得综合特征F；损失计算单元用以对综合特征F的损失进行计算。本发明能够从图片中提取到准确的文字信息，还能抽取到各种语义关系，进而基于本申请的创新技术，大大提高了语义分析的准确率，从而提高了其应用的准确性，如检索、预测、推荐等需求场景。
一种信息抽取系统方法

[发明专利]神经网络训练方法、图片分类方法及图片分类系统-CN202210332900.0在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种神经网络训练方法、图片分类方法及图片分类系统。神经网络训练方法包括：S1:准备数据集：源域图片和目标域图片；S2:特征抽取：将源域图片和目标域图片输入至第一神经网络，得到源域特征SF1和目标域特征TF1；将源域图片和目标域图片输入至第二神经网络，得到源域特征SF2和目标域特征TF2；S3:分别计算源域和目标域在第一神经网络和第二神经网络的TDA损失，得到第一神经网络的TDA损失TDA1和第二神经网络的TDA2；S4:计算源域和目标域的知识蒸馏损失；S5:分别对第一神经网络、第二神经网络进行更新。本申请既可以压缩模型参数又可以提升准确率，有效解决领域漂移问题。
神经网络训练方法图片分类系统

[发明专利]文字检测系统、检测方法及训练方法-CN202210332932.0在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明公开一种文字检测系统、检测方法及训练方法，文字检测系统包括第一网络、第二网络以及分类单元、回归单元，其中：第一网络用以提取第一源图片S1、第一源图片S1以及目标图片T的特征；第二网络单元用以接收第一网络输出的特征提取分析，用以提高文字检测的敏感度；分类单元用以对文字检测结果进行分类；回归单元用以对文字检测结果进行回归分析。本发明能够学习不同情况的环境下样本的特征的不变同时提升单类样本的独特性，使得模型既能够学习到较强的领域泛化能力，又能提升样本的区分度，保持较高的检测敏感度。
文字检测系统方法训练

[发明专利]神经网络训练方法、图片分类方法及图片分类系统-CN202210334916.5在审
发明人：曾祥云;朱姬渊 -专利权人： 上海易康源医疗健康科技有限公司
申请日： 2022-03-31 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开一种神经网络训练方法、图片分类方法及图片分类系统。神经网络训练方法S1:准备数据集：源领域图片和第一目标领域图片、第二目标领域图片；S2:将源领域图片和第一目标领域图片输入至第一神经网络，得到第一特征F1；S3:设置第一损失函数，根据第一特征F1计算第一损失，用以对第一神经网络进行训练；S4:将源领域图片输入训练好的第一神经网络,得到的特征F1’,将特征F1’以及第二目标领域图片输入到第二神经网络，得到第二特征F2；S5:设置第二损失函数，根据第二特征F2计算第二损失，用以对第二神经网络进行训练。本发明采取的技术方案使得训练得到的神经网络系统与真实的应用结果更接近，从而大大提供了准确率。
神经网络训练方法图片分类系统

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