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  • 本发明公开了一种基于联邦学习的双阶段知识蒸馏方法,属于联邦学习技术领域。包括以下步骤:获取本地数据建立原始数据集,通过本地模型结合原始数据集分别搭建初始教师模型和若干初始学生模型,依据初始教师模型参数通过蒸馏损失对优化学生模型蒸馏后得到学生...
  • 本发明涉及人工智能机器学习技术领域,尤其涉及一种基于机器学习的大数据模型智能优化方法,通过获取目标平台大数据模型历史周期不同时间周期内的预处理特征参数,以分析预处理特征因子确定大数据模型训练风险周期;在确定的大数据模型训练风险周期,提取目标...
  • 本公开涉及人工智能技术领域,具体提供了一种模型知识注入的方法、装置及电子设备。其中,该方法包括:若指定领域中同一问题的两个回答的质量评分满足以下偏好要求:第一回答的质量评分大于第一设定阈值,第二回答的质量评分低于第二设定阈值,则将该两个回答...
  • 本发明提供了基于条件适配器的跨中心域自适应推理方法、系统及存储介质、电子设备,所述方法在预训练并冻结参数的共享主干模型基础上,为各医疗中心构建轻量化的条件适配器模块;利用目标域无标签或少量有标签数据,在不更新主干网络的前提下训练适配器参数;...
  • 本发明公开了基于对抗训练的电力系统控制方法、系统及其终端设备,属于电力系统领域,所述方法为:获取生成轨迹集;基于生成轨迹集对判别器进行更新;获取当前状态-动作价值函数;基于近似专家策略概率和当前状态-动作价值函数对生成器进行更新;不符合预设...
  • 一种基于双重奖励的大语言模型噪声数据强化学习训练方法:针对决策任务任一状态,通过探索性评估获取含噪声评价值的候选动作,噪声源于探索性评估方法在有限资源下的不充分探索;依据噪声评价值排序划分正负例动作集,计算偏好结果奖励;要求模型对任务状态多...
  • 本发明涉及一种三支柱驱动云端协同多智能体深度强化学习决策系统,属于智能体决策领域。本发明的系统包括:端侧执行模块、云侧老师指导模块、云侧动作协作模块、云侧参数共享模块以及云侧全局求优模块。本发明利用云端协同方式,基于自注意力机制建立动态协作...
  • 本说明书实施例提供一种基于强化学习训练业务模型的方法及装置,可以在基于强化学习的原理针对多任务的业务模型进行训练的情况下,按照业务模型在各个任务上的表现确定相应任务下的样本的强化学习任务权重,从而通过任务权重确定各种任务样本在模型损失中的贡...
  • 本发明公开了一种异步并行强化学习的电力系统预防控制方法及装置,属于电力系统控制技术领域。本发明通过在每次异步训练中,通过智能体工作节点持续采集经验序列,并将经验序列发送至智能体学习节点的经验等待窗口,当智能体学习节点的经验等待窗口满足预设要...
  • 本发明提供了一种海洋潮位预测模型训练方法、预测方法、装置及电子设备,涉及计算机技术领域,包括:将历史海洋潮位数据输入数值预测模型进行潮位预测,得到数值模型预测数据;将历史海洋潮位数据输入深度学习预测模型进行潮位预测,得到深度学习模型预测数据...
  • 本申请涉及一种模型训练方法及装置,包括:获取第一训练图像集;利用第一训练图像集对预训练的人工智能模型进行第一次微调训练,得到初步优化模型;获取第二训练图像集;基于第二训练图像集,并构建复合奖励函数;其中,复合奖励函数用于对模型输出的质量进行...
  • 本申请提供一种轨迹预测模型的训练方法与装置。该轨迹预测模型包括多模态编码器、解码器和辅助监督网络,该训练方法包括:获取交通场景元素的多模态样本数据、各交通场景元素的属性真值与自车轨迹真值;将多模态样本数据输入至多模态编码器,获得编码结果;将...
  • 本申请公开了一种影像部位识别的识别模型进行训练的方法及相关产品。该方法包括:获取标注影像部位的多模态影像数据;使用特征提取模块进行特征提取,获得初始特征向量;基于多模态影像数据,使用包含影像模态和影像部位双编码的辅助模型进行辅助编码,获得自...
  • 本发明涉及强化学习技术领域,公开一种强化学习驱动的元器件交易动态匹配决策方法,包括:通过模仿损失函数基于专家演示数据集对Q值网络进行预训练;在策略精调阶段,引入Q值自洽性过滤机制,利用当前Q值网络判断专家动作是否劣于智能体自身动作,若是,则...
  • 本发明公开了一种乳腺肿瘤图像多任务学习方法、系统、设备与介质,涉及医学图像处理技术领域,包括步骤:获取乳腺癌超声图像,并输入预训练后的改进多任务网络,进行特征提取和多次下采样操作,获得多个不同尺度特征,对最小尺度的特征通过HC模块处理,获得...
  • 一种基于通道维度算法的剪枝蒸馏方法,包括以下步骤:S1、模型改进,针对基准模型YOLOv11n在道路红外目标检测中存在对特征模糊目标以及小目标对象检测困难问题提出算法改进方案,得到改进后算法ITD‑YOLO;S2、使用基于幅值的层自适应LA...
  • 本发明属于模型压缩技术领域,公开了一种基于通道主导性建模的轻量级剪枝方法及系统,该方法包括:在不修改模型权重的情况下执行一次前向推理,提取各线性层输入激活矩阵;依据 机制计算基础评分矩阵;计算通道主导性指标,排序并识别主导通道;选取前 比例...
  • 本申请涉及深度学习技术领域,公开一种用于开放神经网络交换模型的切图方法及装置、电子设备,其中,切图方法包括:将开放神经网络交换模型中的隐式图转换为显式的有向图;将有向图切分成多个连通子图;将多个连通子图分别转换为多个目标开放神经网络交换模型...
  • 本申请公开了一种基于空间知识图谱引导的扩散模型训练方法和时空数据生成方法、装置、设备及介质,涉及数据处理技术领域。该扩散模型训练方法包括:根据目标地区中的节点信息构建空间知识图谱;目标地区包括相邻的第一子地区和第二子地区,空间知识图谱包括多...
  • 本发明提供一种用于Transformer安全推理的非线性层动态校准方法,涉及安全推理技术领域。在Transformer模型进行安全推理时,不采用固定的近似系数,而是通过一个分布差异度量(DM)来实时监测当前输入批次数据的分布(μbatchb...
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