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  • 本发明属于机器学习技术领域,涉及一种异构联邦图学习方法和系统。其方法包括:在每个客户端中,构建全局共享的共生空间,并通过标签传播机制生成统一的目标语义原型;生成原型分配矩阵,并将其上传至服务器端;通过聚合每个客户端的原型分配矩阵,生成全局原...
  • 本申请公开了一种基于动态子网络调度的联邦学习方法及系统,涉及机器学习技术领域,本申请的方法包括:获取各移动终端上传的本地模型的费希尔信息值;根据所述费希尔信息值计算当前训练轮次的全局费希尔信息值;将所述全局费希尔信息值与预设费希尔信息阈值进...
  • 本发明公开了一种异构设备的个性化联邦学习方法及系统,利用本地模型对本地数据进行训练获得本地模型更新参数,使用模型分布转换器对客户端的模型参数到分布状态进行转换,获得输出的分布曲线及其曲线参数,得到全局分布参数,并根据模型分布转换器内嵌的最大...
  • 本发明公开了基于端协作和贡献感知聚合的联邦持续学习方法及系统,该方法包括:确定本地模型的模型结构与模型参数,并获取客户端的相关性得分矩阵,选择用于模型训练通信的客户端;基于选中的模型训练通信的客户端利用本地数据集以及优化目标损失函数对本地模...
  • 本公开是关于一种模型训练方法、文本处理方法及装置、电子设备以及计算机程序产品,涉及机器学习技术领域,该方法包括:获取训练文本集,训练文本集基于指定领域的文本标注数据生成;获取预先构建的初始模型,初始模型包括层级结构高于基础网络层的特定任务层...
  • 本发明公开了一种面向盾构工程的大语言模型渐进式领域微调及知识融合方法,包括:构建包含广域学术理论与专有企业工法的分层盾构训练课程;基于冻结基座并行训练物理隔离的多个参数高效适配器;对适配器执行奇异值分解,提取表征知识分布的几何特征子空间并计...
  • 本发明提供一种结合数据难度与配比的领域大模型渐进式训练方法,属于人工智能与机器学习领域,包括:数据预处理与难度分层;渐进式训练:在完成数据预处理与难度分层后,遵循从易到难的学习规律,结合通用SFT数据集,通过有序、分阶段的训练,引导模型平稳...
  • 本发明涉及一种参数搜索匹配的知识蒸馏方法及装置,属于知识蒸馏技术领域,该方法包括:随机初始化学生网络模型参数,加载教师网络模型;初始化阈值控制参数和量级控制参数,计算学生网络模型和教师网络模型每一个特征输出层中所有网络层包含的参数量;在蒸馏...
  • 本发明提供了一种基于振动信号的多源域自适应融合迁移学习方法,其包括 : (1)通过多种物理传感器采集机械设备的振动信号,构建多维时间序列数据,通过引入来自不同来源的数据,利用这些数据辅助目标域的特征学习,以捕捉设备在各类工况下的动态特征;(...
  • 本申请公开了一种模型压缩方法、装置、设备、存储介质及产品,方法包括:将待压缩的模型作为教师模型,对所述教师模型进行剪枝处理,得到剪枝模型;获取目标硬件平台支持的精度信息集合;根据所述精度信息集合,得到混合精度量化策略;基于所述混合精度量化策...
  • 本公开提供了一种模型训练方法、模型推理方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及大模型、生成式模型、深度学习、文本处理等领域。具体实现方案为:根据历史困难样本,确定用于当前训练轮次的样本集,样本集包括训练样本,其中,历史...
  • 本发明公开了一种基于混合专家结构的世界模型多任务学习优化方法,所属领域为多任务学习优化领域,包括:通过为各任务设置独立专家并结合门控层加权机制,避免了硬参数共享带来的跷跷板效应;通过在损失函数中引入同方差不确定性建模,动态调整不同任务损失权...
  • 本发明提供了一种训练数据的生成方法、模型训练方法、文本数据的识别方法以及电子设备。本发明通过使用预设的指令模版结构化处理原始文本数据,并结合教师模型与学生模型的联合训练,生成混合知识数据集,能够有效提升学生模型的训练数据质量与知识继承能力。...
  • 本发明提出一种基于知识蒸馏的视觉大模型优化部署方法,涉及人工智能技术领域,该方案首先构建基准模型,基准模型包括骨干网络和基础基准网络,训练基准模型,将训练好的基准模型中的骨干网络替换为已预训练的Conformer网络,得到替换后的Confo...
  • 本申请公开了一种基于特定任务知识蒸馏的深度神经网络优化方法,该方法包括以下步骤:获取综合数据集、教师网络以及待优化的学生网络;在综合数据集上迭代训练教师网络;针对特定识别任务将数据集划分为特定目标类数据和背景干扰类数据;将教师网络的特定目标...
  • 本申请涉及人工智能技术领域,公开了一种模型微调方法及电子设备,通过对预训练模型的原始权重矩阵进行低秩分解与秩优化以构造增量权重矩阵,对原始权重矩阵与所述增量权重矩阵进行组合以得到待训练模型,基于目标数据集与增量学习算法对待训练模型进行训练以...
  • 本申请公开了一种模型训练方法、装置、冰箱自主系统、电子设备和存储介质,属于电器技术领域,该方法包括:获取训练数据集;对教师模型进行预训练,教师模型为包括种子模型、节点模型和叶子模型的大语言模型;在预训练结束后,保存教师模型的参数;基于训练数...
  • 本发明公开了一种基于对抗鲁棒插值与贝叶斯优化的神经网络模型融合方法,属于人工智能与深度学习模型安全防护技术领域。针对深度神经网络在白盒对抗攻击下鲁棒性与准确性难以兼顾以及现有方法在插值参数选择、Fisher信息估计和迭代优化方面的缺陷,本发...
  • 本发明公开一种基于语义扰动边界框的有针对性对抗攻击方法及系统,该方法中,定义扰动信号注入区域为干净图像内容区域之外的边界区域,边界区域的宽度为h;构建条件生成模型,包括编码器‑解码器生成网络、类别编码器和分类器网络,其中,类别编码器用于将目...
  • 本说明书实施例公开了一种模型的处理方法、装置及设备,该方法包括:获取用于对目标模型进行红队测试的攻击行为信息,将上述攻击行为信息输入到策略生成模型中,生成攻击行为信息对应的一个或多个不同的攻击策略,然后,可以基于生成的攻击策略,通过预先训练...
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