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  • 本申请实施例提供了一种归一化结构重构与特征锐度感知的在线适应方法及相关设备,属于迁移学习技术领域。该方法包括:归一化层重构阶段:获取批归一化模型;利用无数据蒸馏技术,生成与源域数据分布相匹配的伪数据;将批归一化模型中的批归一化层替换为分组归...
  • 本申请公开了一种车重估算模型的训练方法、装置、设备及存储介质,涉及计算机技术领域。该方法包括:获取预训练样本数据;基于所述预训练样本数据,对待训练的预训练模型进行迭代训练处理,以获得训练完成的预训练模型,所述预训练模型包括编码器网络;基于全...
  • 本申请公开了一种决策模型的训练方法、装置及行驶决策方法、装置,该决策模型的训练方法包括:将第一交通场景对应的各第一候选决策行为输入待训练的决策模型,得到各第一候选决策行为的决策概率;基于各第一候选决策行为的决策概率,对各第一候选决策行为进行...
  • 本发明涉及量子强化学习技术领域,尤其涉及一种量子门调控的强化学习方法及系统,该方法步骤依次为:离线样本归一化与主成分分析后制备先验量子态;对量子脉冲执行小波散射与持久同调提取拓扑特征,并映射为非阿贝尔几何门旋转角生成动作概率;构造稀疏高维向...
  • 在所描述的实施例中,提供了一种用于处理信息的多智能体系统,包括数据处理智能体和标准集成智能体,该数据处理智能体被配置为摄取和标准化原始数据输入以产生标准化数据,该标准集成智能体被配置为将报告标准应用到标准化数据中从而生成集成报告标准。该系统...
  • 本发明公开了一种融合元认知理论的强化学习方法,用于解决自动驾驶系统在动态交通环境中行驶安全的问题。方法包括:S1、采集多通道鸟瞰图像作为训练输入,并定义原始奖励函数;S2、采用深度强化学习SAC算法对策略网络与价值网络进行训练,生成的交互样...
  • 本发明公开的面向认知不确定性的广义证据主动学习方法,具体为对标记样本进行初始化,形成标记样本集,基于标记样本集对标注分类模型进行训练,形成初始标注分类模型,评判初始标注分类模型是否达到预期准确率,是则输出最终模型,否则下一步,检查标记成本是...
  • 本发明涉及用于确定未知函数的模型的设备和方法。根据各种实施例,描述用于确定未知函数的模型的方法,所述方法包括:训练用于选择输入的神经网络,在所述输入处用以评估未知函数,其中所述训练包括:以下方面的多次迭代:从高斯过程的集合中对未知函数的至少...
  • 本发明提高了一种基于顺序迭代优化的梯度下降方法及其应用,该算法综合了随机梯度下降与批量梯度下降的优势,同时具备快速更新与稳定收敛的特性。其核心机制在于通过顺序选择单个样本进行多次迭代更新参数,通过重复此过程多次,得到多个优化参数,再采用多个...
  • 本申请实施例提供了一种码率控制模型训练方法、系统、电子设备及存储介质,涉及深度学习技术领域,方法包括:调参设备向需要获取模型参数的每一训练设备发送存储的模型的模型参数;多个训练设备和调参设备中存储有相同结构的码率控制模型;任一训练设备当接收...
  • 本发明公开了一种基于逐维样本增强与潜变量空间采样的神经网络机理信息嵌入方法,包括:对原始小样本数据集预处理;对原始样本逐维度增强,在增强区间内采样得到增强样本集;组成一次训练样本集;调用ITNN神经网络模型并训练,同时对输入样本与网络权重迭...
  • 本申请涉及一种世界模型的构建方法、装置、计算机设备及介质,该方法包括:使用预先采集的多源观测数据构建训练数据。构建初始的世界模型,该世界模型包括生成网络、可学习优化层及行驶条件约束库。使用训练数据对世界模型进行迭代训练,直至满足预设的结束条...
  • 本公开涉及用于自主系统和应用的可微分且模块化的端到端堆栈。在各个示例中,控制堆栈可以包括机器学习模型(MLM)序列,该MLM序列分别预测可微分输出序列,以确定一个或更多个控制序列。所公开的方法可以用于实现可微分且模块化的端到端的AV堆栈—其...
  • 本发明公开了一种用于自动调制识别的两阶段可恢复模型剪枝方法,属于通信信号处理和人工智能交叉领域,解决现有剪枝方法在高压缩率下难以保持模型性能及冗余层识别不准确的问题。本发明通过通道剪枝阶段基于通道相似度聚类融合移除冗余通道,层剪枝阶段基于线...
  • 本发明公开了一种基于自动剪枝的危险预警方法、系统及其终端设备,属于模型压缩领域,方法为:基于初始危险预警模型获取初始剪枝个体,并基于初始剪枝个体和预设随机算法构建初始剪枝种群;基于初始剪枝种群、初始危险预警模型、预设遗传算法和预设个体评分函...
  • 本发明公开了一种基于分数阶傅里叶变换驱动的多头自注意力辐射源识别方法,包括:利用分数阶傅里叶变换提取信号的多重分数域特征;提出一种基于复数域的多头自注意力网络,对分数域特征进行增强、重构和压缩,提取具有高辨识度的射频指纹特征;利用轻量化复卷...
  • 本发明公开了一种灵活的算子替换实验平台,涉及GPU算子替换实验技术领域,包括规则解析模块、沙箱构建模块、通信规划模块、设备适配模块、算子切换模块、实验监控模块及策略固化模块;所述规则解析模块,用于接收算子替换规则文件,解析其中的目标模块匹配...
  • 本申请提供一种困难负样本的生成方法,从多个文段样本中粗筛选出查询文本样本对应的文段负样本候选集;确定每一个候选文段样本的多维异构特征;将多维异构特征输入三维高斯混合模型,以最大期望算法估计三维高斯混合模型的参数,将文段负样本候选集划分为至少...
  • 本公开提供了模型处理方法、装置、设备及存储介质,涉及数据处理领域,尤其涉及人工智能、大数据等领域。具体实现方案为:确定目标模型,其中,所述目标模型为训练完成的神经网络模型;基于所述目标模型中权重参数的分布特征,对所述目标模型中的各权重参数进...
  • 本发明提供一种基于光子混合专家网络的光子计算芯片、系统及方法,片上输入波导用于确定输入光信号和多任务数据;幅度调制干涉仪用于对输入光信号进行幅度调制,以加载多任务数据的信息;确定混合路由网络生成的光信号分配信息;基于光信号分配信息将幅度调制...
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