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  • 本发明公开一种基于扰动推理的梯度校正联邦微调方法及系统,通过前向扰动推理与冲突梯度校正机制,在保证大模型精度的前提下,有效降低边端设备微调大模型的内存开销,缩短模型收敛时间。边端设备依据云端下发的随机种子生成多个扰动模型,并通过扰动推理高效...
  • 本发明公开了一种基于参数差异化传输的模型训练方法、设备、介质及产品。包括:客户端接收到服务器在当前迭代轮次下发的全局模型时,使用本地训练数据集对该全局模型进行训练,得到与全局模型中的每个模型层分别对应的本地训练参数。根据客户端预先判断并保存...
  • 本发明公开了一种基于多模态医疗数据的联邦学习方法、设备、介质及产品。该方法包括:获取模型训练样本医疗数据,对医疗数据中的不同模态数据进行特征提取,得到不同模态数据对应的第一特征向量;不同模态数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化医疗影像...
  • 本申请涉及一种车联网中的联邦学习方法、车联网系统及存储介质,其中的方法包括:可信中心将系统公共参数分别发送给任务发布节点、云服务器、路侧设备和车辆节点;任务发布节点基于系统公共参数生成训练任务密文,并将训练任务密文发送至云服务器;云服务器基...
  • 本发明涉及计算机路由技术领域,特别涉及一种基于自适应差分隐私的模型训练方法与系统。该基于自适应差分隐私的模型训练方法,在联邦学习框架下,客户端利用本地数据对模型进行训练时,采用随机梯度下降SGD算法来优化模型,通过计算损失函数的梯度并动态调...
  • 本申请提供一种基于混合剪枝的医疗联邦大模型的训练方法及装置,涉及计算机技术领域,该方法包括:利用公共数据集,确定全局大模型中每个通道的显著度;根据每个通道的显著度及每个客户端的约束比率,对全局大模型进行剪枝处理,以生成每个客户端分别对应的剪...
  • 本申请提供了一种结节检出模型训练方法、结节检测方法及电子设备,涉及模型训练技术领域。首先获取第一训练数据集以及训练好的第一教师模型、第二教师模型;其中,第一教师模型为高敏感性教师模型,第二教师模型为高特异度教师模型;接着基于第一训练数据集,...
  • 本发明提供一种基于迁移学习的跨井区钻井参数迁移方法及系统,首先获取源井区钻井参数历史数据集、场景数据集、作业效果数据集,以及目标井区初始钻井场景数据集和作业需求数据集,接着构建包含源域特征提取层、域适配层、知识迁移层及目标域参数生成层的跨井...
  • 本申请公开了一种基于动态多阶段知识蒸馏模型训练方法、介质和设备,属于模型训练技术领域,该方法包括:构建教师模型与学生模型;提取二者在多个特征提取阶段结束时产生的中间层特征图并进行特征对齐,得到各阶段的教师对齐特征与学生对齐特征;将所有对齐特...
  • 本发明涉及一种面向近似计算参数优化的分层多目标优化方法及系统。所述方法包括:构建近似计算承诺书调优的层级化搜索模型。在类别型决策层,将每一种近似策略作为一个臂,采用多臂老虎机算法对臂进行维护,根据得到的Beta分布在每轮迭代中获取随机采样值...
  • 本申请提供的一种模型训练方法、装置、存储介质及计算机设备,首先,通过文本‑图像模态对齐训练,有效缩小了模态间的鸿沟,提升了模型对不同模态数据的理解能力。其次,基于参数重要性评估机制的结构化剪枝,不仅减少了模型的参数量,还保持了模型的精度,解...
  • 本发明属于人工智能技术领域,具体涉及一种子空间集成下高适配微调及伪样本回放的类增量学习方法,具体过程为:根据历史分类器参数以及历史提示模块,计算新类别图像数据集在旧空间的聚类中心,随后对新阶段数据集进行分类,对划分为旧类别的数据赋予“伪标签...
  • 本发明涉及一种跨领域图像识别抗灾难性遗忘的提示知识驱动域增量学习方法,本发明设计了实例级别的提示生成器,与领域提示知识库协同工作。提示生成器在生成实例级提示时,同时接收来自当前领域知识库的领域内提示知识和来自当前样本的实例知识,通过双重知识...
  • 本发明公开了一种自适应低秩分解的域增量模型训练方法及装置,方法包括:冻结预训练模型,构建多领域增量学习模型,多领域增量学习模型包括多个串联的领域增量学习子模型组成的低秩适配器模块及动态路由与参数整合模块;将待训练特征输入各个领域增量学习子模...
  • 本发明涉及人工智能与机器学习技术领域,公开了一种聚类辅助的教师学生模型半监督流式自适应学习方法,旨在解决非平稳数据流场景下利用少量有标签数据和大量无标签数据进行有效分类,并能适应数据流中普遍存在的概念漂移现象;通过集成化概念漂移管理、动态教...
  • 本发明公开了一种基于LLM的学习者智能体模拟学习与遗忘方法及其与教师代理反馈交互框架。其方法主要包括 : S1.学习者的记忆机制,主要通过对话交互从教师代理获取知识以及学习者总结回答问题的经验,并以二元组的形式存储在特定向量数据库中模拟记忆...
  • 本发明属于大模型领域,是一种生成式大模型分步训练方法,包括如下内容:根据技术领域的关键性技术要素以及原始技术文件,构建若干个技术领域的技术知识图谱;并根据构建的技术领域知识图谱和原始技术文件,训练获取技术领域大模型;根据不同技术领域之间的共...
  • 本申请公开了一种装备体系对抗网络临机重构方法、设备及介质,涉及网络临机重构领域,该方法包括:获取打击方原始的装备体系对抗网络和临机事件集合;根据临机事件集合,以打击效能最大化、重构时间最小化和任务成本最小化为目标,以装备使用、装备体系对抗链...
  • 本申请提供一种模型训练方法及装置、视频生成方法、相关产品,涉及视频生成技术领域。模型训练方法包括:获取样本音频、样本音频对应的预测图片、样本音频对应的真实图片;预测图片由预设的生成器根据闭嘴图片和样本音频生成;闭嘴图片用于展示闭着的嘴唇;根...
  • 本申请公开一种基于动态阈值与知识蒸馏的金融风控模型净化方法和系统,方法包括,检测目标风控模型是否受到攻击;响应于确定目标风控模型受到攻击,计算目标风控模型的训练数据的影响函数值,以根据影响函数值在目标风控模型的训练数据集中定位恶意训练数据;...
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