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  • 本发明提供一种联邦学习中客户端参与度与数据使用的自适应决策方法,本发明通过对全局模型初始化并触发客户端本地训练;服务器本地模型计算模型偏移量并构建客户端状态特征;通过策略生成模块输出连续动作向量,基于动作向量确定客户端在下一轮训练中应采用的...
  • 本发明涉及人工智能和异构计算技术领域,尤其涉及一种基于动态异构感知的跨域分布式训练方法及系统。本发明包括以下步骤:步骤S1:通过异构感知执行引擎,扫描跨域异构AI加速设备及跨域链路,采集指标与链路参数并对采集数据进行归一化处理;步骤S2:将...
  • 本发明公开基于梯度加密的医疗数据联邦学习系统及建模方法,涉及医疗人工智能与隐私保护技术领域,客户端接收基准掩码种子与全局模型,结合本地数据特征生成动态掩码并加密上传;训练得本地梯度后,计算重要性分数生成真实选择掩码,两掩码按位与得混淆掩码,...
  • 本发明公开一种面向数据异构的元素级顺序解耦联邦学习方法,涉及联邦学习技术领域,解决现有技术难以在其特有的链式传输架构下有效应对数据异质性问题;本发明包括:通过从客户端本地模型参数与前序客户端传递的更新模型参数中,分别提取客户端专属的个性化参...
  • 本申请属于物联网边缘计算技术领域,公开一种资源受限下的噪声信号协同联邦学习方法、系统、设备及介质,其中方法应用于图像分类任务,通过分布式客户端网络执行,所述分布式客户端网络包括多个通信连接的客户端,所述客户端为移动或物联网设备,所述方法包括...
  • 本发明公开一种基于模型剪裁的联邦学习方法,包括:参与当前轮聚合的客户端将当前轮训练好的本地模型的模型参数上传至服务器;服务器对接收到的模型参数进行聚合,形成全局模型,进入下一轮学习,将全局模型发送至各个客户端;强性能客户端将全局模型作为本地...
  • 本公开提供了一种训练数据加载方法、分布式训练方法、装置、设备及介质,涉及计算机技术领域。该训练数据加载方法包括:响应于分布式训练系统中目标训练节点对目标训练数据的加载请求,获取目标训练节点对应的数据通信状态;基于数据通信状态确定高速通信网络...
  • 本发明属于电力系统技术领域,公开一种电力业务数据流联邦学习方法、系统、设备及介质,该方法包括:构建联邦学习框架,其中,所述联邦学习框架包括各个客户端和区块链委员会;各个客户端根据本地采集的电力业务数据进行本地模型训练,并训练完成后,将本地模...
  • 本公开提出一种基于智慧场站时空异构数据的联邦学习方法及装置,涉及智慧场站技术领域。其中,方法包括:基于Transformer网络构建本地时空特征提取模型并对其进行独立训练,得到当前周期每个智慧场站对应的本地模型参数;根据每个智慧场站的场站特...
  • 本申请实施例提供一种面向供电可靠性评估的自适应实例‑特征迁移学习方法。应用于计算机科学与电气工程技术领域,该方法根据最小切负荷优化模型的物理特性及统计特性确定源域样本间的相似度、目标域样本间的相似度以及源域和目标域样本间的样本相似度;根据源...
  • 本发明公开了面向材料数据质量评估的大模型知识蒸馏与偏好训练方法,旨在突破现有技术在知识整合不足、训练成本偏高、推理可解释性欠佳等方面的限制。该方法融合评估知识库构建、教师模型检索增强样本生成与蒸馏、有/无知识库对照的直接偏好优化(DPO)及...
  • 基于多粒度蒸馏与权重对齐的类增量学习方法,包括:在给定的无线电磁信号数据集下,初始化一个增量式深度学习分类模型,该模型动态扩展输出层以适应新增类别;对于当前任务的训练样本,将其输入模型进行前向传播,获取模型在各类别上的预测分数向量,并计算交...
  • 本发明公开一种基于混合知识适配的大语言模型微调增强方法及系统,该方法先对知识图谱执行结构化知识嵌入预训练,获取实体与关系的嵌入向量并映射至大语言模型语义空间;再对输入文本提取关键令牌、对齐实体并关联嵌入向量,形成结构化知识表示;通过知识适配...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及基于大模型的话术对抗训练生成方法、装置、设备及存储介质,该方法基于预设的用户画像生成模拟问询,继而获取服务大模型的应答,并综合评估其应答质量,通过另一评估模型对应答与用户预期之间的认知偏差,诊断出服务模型...
  • 本申请属于对抗样本技术领域。本申请提供一种面向鲁棒泛化的少样本持续对抗防御方法。本公开实施例提出了对抗边距损失,在预训练阶段,通过最大化干净样本与模型决策边界的距离,显式提高模型对边界附近易混淆样本的判别能力,增强模型对后续少样本对抗适应阶...
  • 基于对抗感知与安全约束的鲁棒性生成式引擎优化方法,包括:根据采集的引擎数据构建包括多维攻击因子和风险标签向量的训练数据集;多维攻击因子包括针对广告特征的密度增强算子、针对AI特征的困惑度降低算子以及针对敏感话题的诱导算子;构建包括生成网络和...
  • 本申请提供一种机械臂的强化学习方法、设备、存储介质及计算机程序产品,涉及机械臂强化学习技术领域,通过获取机械臂在真实物理环境中自主执行交互任务时的第一多模态观测信息;获取所述机械臂在所述真实物理环境中响应真人遥操作控制时的第二多模态观测信息...
  • 本申请提供一种机器人真机强化学习方法、设备、存储介质以及程序产品,涉及机器人技术领域,通过获取机器人在真实物理环境中执行交互任务时的环境视觉信息;对所述环境视觉信息进行图像背景增强处理,得到背景增强后的目标环境视觉信息;基于所述目标环境视觉...
  • 本申请提出一种时空交互动态三维重建的强化学习训练方法及系统,属于三维重建技术领域,方法包括:根据动态环境的视频序列,构建时空交互动态三维重建模型,为每个三维点赋予随时间动态变化的属性参数,采用随时间动态变化的属性参数构建动态三维场景表示;将...
  • 本发明公开了一种基于决策转换器的双评论器正则化与动态系数调度的离线约束强化学习方法,涉及机器学习与智能控制技术领域。该方法面向安全敏感的机器人控制任务,利用历史离线轨迹数据作为训练样本;在约束决策转换器主干网络基础上,引入奖励评论器与成本评...
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