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  • 一种基于因果科学的模型漂移感知联邦学习方法,在客户端计算与通信条件异构的情况下,收集类不平衡数据集并进行预处理;依据数据特征、漂移混杂因素与分类结果的因果关系,构建训练与推理阶段因果图;将预处理数据输入模型得嵌入向量,计算网络更新梯度与动量...
  • 本申请涉及一种基于正交旋转的流式时序模型持续学习方法、装置及设备。所述方法包括:锁定预训练时序模型深层参数,从历史交通数据各时间窗口采样子数据集,按时间输入浅层多次轻量梯度更新;每次更新后提取并拼接键矩阵,投影至浅层权重矩阵行空间,分解得输...
  • 本发明属于大模型参数微调技术领域,具体公开一种基于低秩适配矩阵的大模型参数微调方法、系统、终端及介质。包括:获取待微调模型的原始参数矩阵并确定更新矩阵;对所述更新矩阵进行低秩分解,得到低秩矩阵,其中秩值远小于原始矩阵的维度;在训练过程中冻结...
  • 本申请提供一种基于生成对抗网络辅助的混合优化求解方法、装置、设备及存储介质。涉及物流优化技术领域。该方法包括离线训练和在线求解两阶段。离线训练阶段:使用精确求解器求解多个组合优化问题实例,获取最优解形成数据集;构建条件生成对抗网络,以最优解...
  • 本发明公开了一种基于多维权重及规则矩阵的拨测方法和相关设备,方法包括:响应于拨测任务对应的应用信息,在目标终端启动目标应用;获取目标应用当前页面的所有元素集合,利用规则库筛选得到候选元素并构建综合权重;基于候选元素的综合权重和动作价值,利用...
  • 本发明提供一种具有视觉反思模式的多模态大模型训练方法、装置及系统,该方法包括:基于多模态智能体框架和样本问题,构建视觉反思样本数据;根据所述视觉反思样本数据,对所述多模态智能体框架中的视觉语言模型进行监督微调,得到监督微调后的视觉语言模型;...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可应用于医疗健康及金融技术领域;公开了自监督跨模态模型训练方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括:获取包括图像和文本的训练样本集;对训练样本集进行随机掩码处理后,利用剩余未掩码部分重建被掩码的内容,对比学...
  • 本发明提供了一种基于多视角解剖结构学习的自监督方法及系统,方法包括:步骤S1:将获取的图像数据划分为非重叠图像块网格;步骤S2:基于所述非重叠图像块网格,采用循环训练策略进行多视角自监督学习,完成对构建的师生模型的训练;所述师生模型包括学生...
  • 本发明公开了一种采用非对称对比学习的卫星物理信息神经网络训练方法,该方法首先制备包含卫星几何、功率、环境参数与对应物理场量的样本集,搭建适配的深度学习网络;通过问题分析明确物理约束与性能目标后,构建输入‑输出量纲矩阵及缩放约束方程,生成物理...
  • 本发明公开一种面向全项目代码的生长式预训练方法及系统,属于人工智能技术领域,所述方法包括:步骤S1:获取当前的全项目数据图G;步骤S2:在当前的全项目数据图G中获取当前待生成函数f的调用函数和可用函数;步骤S3:基于该调用函数和该可用函数来...
  • 本发明提出一种混合耦合模糊合作竞争四元数神经网络的二部同步方法及系统,属于非线性动力系统领域,用于实现合作竞争混合耦合模糊四元数神经网络和领导者模型在非周期DoS攻击下的事件触发采样机控制器作用下能达到二部同步状态,包括如下步骤:S1:设计...
  • 本申请涉及神经网络训练技术领域,公开一种基于多退神经网络的自适应训练方法和系统,包括:初始化具有多个分类出口的神经网络,并基于训练数据构建多个包含支持集和查询集的任务集;利用支持集对每个分类出口进行特定出口权重更新;基于更新后的主干网络权重...
  • 本发明提出了一种用于将ADAS(16)的机器学习模型适配到更新任务集的计算机实现方法,ADAS(16)具有多任务机器学习模型(38),方法包括:a)提供由预训练权重矩阵定义的预训练机器学习模型;b)对于每个任务,通过反向传播从任务特定训练数...
  • 本申请公开了模型处理方法、装置、设备、存储介质和程序产品,涉及人工智能技术领域,本申请的方法中,对混合专家模型的网络权重矩阵进行奇异值分解,并在得到的右奇异向量矩阵中,筛选奇异值小于阈值的列作为零空间基底矩阵。如此,零空间基底矩阵可以表征对...
  • 本申请提供了一种基于惩罚项的梯度优化的神经网络训练方法及相关装置,应用于服务器,通过根据预设的模型架构参数构建神经网络模型,获取训练数据集,并将训练数据集输入至神经网络模型,得到模型输出结果,根据模型输出结果确定误差损失函数,基于预设的权重...
  • 本申请公开了一种基于小样本数据的配电网故障识别方法及相关装置,该方法包括:采集预设时间段的目标配电网的工作数据,得到第一小样本工作数据集;对第一小样本工作数据集进行修正,得到第二小样本工作数据集;对第二小样本工作数据集进行扩充,得到扩充工作...
  • 本发明公开了一种面向轻量级目标检测网络FabricFocus‑Net的结构化剪枝方法,包括模型分析与重要性评估、面向核心模块的结构化剪枝、剪枝后微调与恢复、部署验证;高精度保持与模型压缩的卓越平衡:本发明没有采用传统的、“粗暴”的整体性剪枝...
  • 一种用于控制机器人的设备,其包括处理器和存储指令的存储器,当由处理器执行这些指令时,使得该设备基于各层内的通道之间的相似性而在预训练深度学习模型中确定多个层的权重值。每个层都被分配相应的权重值。该设备还会基于模型的推理时间确定所有层的第一剪...
  • 本申请公开了一种人工智能AI模型的训练方法、装置及计算设备,涉及人工智能AI技术领域,方法包括:在对AI模型的多个模块执行前向计算时,对于待执行重计算的第一模块和依赖于第一模块输出数据的第二模块,在对第二模块的前向计算执行完成后,丢弃第一模...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,可应用于金融科技及医疗健康等业务场景中,公开了一种参数安全重校准与响应方法、装置、设备及介质,包括:获取基础模型与微调后模型参数并对比得到差分参数;对差分参数进行梯度敏感性分析生成异常关联图谱;利用异常关联图谱检...
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