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[发明专利]联邦学习方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310107125.3在审
发明人：陈永红;谢翀;兰鹏;罗伟杰;陈柯树;赵豫陕 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2023-01-29 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本申请公开一种联邦学习方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：获取服务端的全局模型及所述全局模型的初始化参数；将所述全局模型与所述初始化参数发送到若干个参与联邦训练的客户端；在客户端的当前迭代轮次阶段，获取客户端的训练数据，根据所述训练数据所述述全局模型与初始化参数进行若干次训练，并通过计算模型的交叉熵损失和模型蒸馏确定训练后的本地模型参数，得到客户端的本地模型；将所述客户端的本地模型参数发送至服务端，获取服务端聚合后生成的下一迭代轮次的初始化参数；将所述下一迭代轮次的初始化参数发送至客户端，作为下一迭代轮次阶段的初始化参数。通过配置客户端模型不同迭代轮次阶段的初始化参数，提高模型的准确性。
联邦学习方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]文本转换显示方法及其装置、设备、介质、产品-CN202210823578.1有效
发明人： 陈柯树;罗伟杰;陈永红;彭勇;何锦源;王天星 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F40/106 文献下载
摘要：本申请公开一种文本转换显示方法、装置、计算机设备及存储介质，包括：读取图形文件中的内容信息；基于预设的密度聚类算法，对所述内容信息进行空间聚类，生成所述内容信息的第一分布图，其中，所述第一分布图包括多个内容分组；将所述第一分布图输入至预设的图神经网络中，对所述第一分布图进行布局更新生成第二分布图；根据预设的注意力机制在所述第一分布图和所述第二分布图中，筛选所述内容信息对应的目标分布图。通过密度的簇聚类方法以及图神经网络对语义相近的实体合并分块最终可以达到自适应的对文档整体进行动态划分的效果，使显示文本整齐规整，可读性增强。
文本转换显示方法及其装置设备介质产品

[发明专利]持续学习的模型更新方法、装置、设备及介质-CN202211164211.X在审
发明人：陈永红;谢翀;兰鹏;罗伟杰;陈柯树;赵豫陕 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2022-09-23 - 公布日： 2022-10-25 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请涉及一种持续学习的模型更新方法、装置、设备及介质。该方法获取待更新模型的历史模型，提取历史提取器参数和历史分类器参数，使用历史提取器参数初始化待更新模型，将更新样本输入历史模型和初始化后的待更新模型，输出第一预测标签和第二预测标签，使用更新样本的真实标签、第一预测标签和第二预测标签，构建特征学习损失、分类学习损失和样本特征损失，以此计算待更新模型的训练总损失，根据训练总损失更新初始化后的待更新模型，重复计算直至训练总损失收敛，得到更新好的待更新模型，实现在无需历史样本的情况下，仅使用历史模型进行更新，既无需维护历史样本，又可以基于历史模型快速地进行模型更新，提高了模型的更新响应效率。
持续学习模型更新方法装置设备介质

[发明专利]个性化联邦学习方法、电子设备及计算机可读存储介质-CN202210719425.2在审
发明人：陈永红;谢翀;兰鹏;罗伟杰;陈柯树;赵豫陕 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种个性化联邦学习方法、电子设备及计算机可读存储介质，本发明通过将本地数据模型结构拆分成两个部分：第一部分是表征层，这一部分会发送给服务器端进行参数聚合，学习出一个泛化性很强的共享表征层；第二部分是个性化层，这一部分主要学习每个客户端本地的数据特征。第一部分保证了数据模型的泛化性，在有新的客户端加入时可基于已有的共享表征，结合本地数据进行微调就能取得不错的效果，训练代价较小；第二部分保证了客户端的个性化，会让模型更多的拟合本地的数据特征，在本地取得更好的效果。两个部分的组合仅有第一部分参与到联邦训练中，每轮迭代传输的参数量大大减少，提高了通信效率。
个性化联邦学习方法电子设备计算机可读存储介质

[发明专利]一种非线性奇异摄动微分方程的神经网络计算方法-CN202111681014.0在审
发明人：王震;何锦源;程佳宇;陈柯树;王天星 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06F17/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种非线性奇异摄动微分方程的神经网络计算方法，包括初始化用于训练样本点生成的截断对数正态分布的超参数；初始化神经网络中的隐藏层层数、第i层隐藏层中对应的神经元个数和激活函数；初始化神经网络中所有隐藏层的权重矩阵参数和偏置向量参数；确定优化算法和学习率；从截断对数正态分布中采样得到输入样本点集；通过神经网络构造奇异摄动问题的近似解，并代入微分方程中，得到损失函数。本发明实施例针对非线性奇异摄动方程解的边界层特性，引入了截断对数正态分布采样的方法构造样本点，使得奇异摄动问题的先验信息得到了充分利用，相比传统方法在求解时间和精度上都得到了不同程度的提升。
一种非线性奇异摄动微分方程神经网络计算方法

[发明专利]一种无线表格识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111345146.6在审
发明人：黄志远;柏英杰;陈沭源;陈柯树 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2021-11-15 - 公布日： 2022-03-08 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本发明公开了一种无线表格识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：利用深度残差卷积神经网络对输入文本图像提取不同的文本区域的二值分割图像；提取二值分割图像的边缘信息，以得到不同的文本区域在输入文本图像中的绝对位置坐标信息；利用卷积循环神经网络对每一文本区域进行文本识别，得到对应的文本信息；根据绝对位置坐标信息判断是否对不同的文本区域进行合并，得到对应的单元格信息；基于绝对位置坐标信息获取相邻单元格之间的相对位置坐标信息，并根据相对位置坐标信息对每一单元格进行排列，然后将排列结果作为无线表格。本发明通过预测单元格之间的相对位置关系，重建出完整的表格信息，从而可以提高对于无线表格的识别精度。
一种无线表格识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种心跳数据分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111298936.3在审
发明人：何锦源;王震;周倚文;程佳宇;陈柯树;王天星 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2021-11-04 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种心跳数据分类方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括利用深度双通道神经卷积网络将接收的心跳样本进行分类，得到第一类别样本数据或第二类别样本数据；将RR间隔数据按照时间顺序分别输入至第一中间流向LSTM层，输出第一特征图以及第二特征图；将第一部分的每一LSTM单位的输出分别输入至第二中间流向LSTM层，输出第三特征图以及第四特征图；将第三特征图以及第四特征图输入至输出层，并输出分类预测结果。该方法利用第一中间流向LSTM层以及第二中间流向LSTM层接收并处理学习到的特征信息，其中，该特征信息分别来自前向心跳和后向心跳的依赖关系，从而提升了心跳数据分类的准确率。
一种心跳数据分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种表格提取方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202111294836.3在审
发明人：柏英杰;陈沭源;黄志远;陈柯树 -专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日： 2021-11-03 - 公布日： 2022-01-28 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本发明公开了一种表格提取方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括对原图像进行最大池化处理和上采样处理，得到第一特征图；对第一特征图进行表格预测处理和边界预测处理，分别得到表格预测图和边界预测图；获取边界预测图中的边界阈值，根据边界阈值对表格预测图进行擦除处理得到第一输出图像；将第一输出图像映射至原图像并进行裁剪得到裁剪图像；对裁剪图像进行最大池化处理和上采样处理，得到第二特征图；对第二特征图进行横线提取处理和竖线提取处理，分别得到横线预测图和竖线预测图；将横线预测图和竖线预测图按通道方向叠加处理得到第二输出图像，对第二输出图像进行表格化处理得到Excel表格。本发明具有提高表格提取效果的优点。
一种表格提取方法装置计算机设备存储介质

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