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  • 本发明提供的是一种基于频域信息分配的神经网络模型鲁棒性增强方法。其特征是:首先,对输入的权重矩阵进行快速傅里叶变换(FFT);然后,在频域对权重进行类高斯系数的重新分配;接着,通过逆傅里叶变换(IFFT)将处理后的权重转换回时域;最后,输出...
  • 本发明涉及图像处理领域,提出一种基于图感知学习的胸部X光片多模态预训练方法及系统,通过构建多轮问答字典进行数据生成,从疾病分类、分类确定性以及对应病变部位三个层面,生成胸部X光片中各个病变部位的局部描述性文本,并自动生成全局性的描述文本,有...
  • 本发明涉及计算机技术领域,公开了一种边缘侧气象预测模型的实时校准方法、系统、电子设备及存储介质,包括获取多维气象时序数据,输入至神经网络模型,提取时空特征并输出初始预测值;将神经网络模型中的权重矩阵分解为幅值分量与方向分量,对方向分量进行低...
  • 本发明公开了一种目标检测模型的剪枝方法及其装置、电子设备,涉及模型剪枝技术领域,包括:对各模块结构的掩码进行初始化,得到初始化掩码,并确定各模块结构的重要性得分,对最小重要性得分的模块结构进行剪枝,以根据剩余注意力头集合中各注意力头的注意力...
  • 本发明提供一种基于双层专家混合与TF‑IDF判别剪枝的类级别联邦遗忘方法与系统,所述方法包括:将初始或更新后的全局特征提取器下发到参与联邦学习训练的各个客户端;接收各个客户端上传的本地特征提取器;利用外层专家混合模型对接收的全部本地特征提取...
  • 本发明涉及图神经网络技术领域,具体涉及一种基于自监督学习的图神经网络结构学习方法及系统,包括:获取节点特征矩阵和邻接矩阵;通过邻接转换器对邻接矩阵进行对称归一化处理,并进行多阶信息融合,获得融合邻接矩阵;通过节点特征矩阵获得二进制掩码矩阵,...
  • 本发明针对传统卷积自编码网络在低频噪声抑制能力弱、依赖纯净信号样本的问题,公开了一种基于噪声自监督的全连接‑卷积自编码网络结构响应降噪方法,包括:S1,将结构响应信号输入至包含填充层、升维层与降维层的全连接神经网络中,通过非线性映射提升输入...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,公开了基于因果大语言模型的强化学习决策优化方法、系统及设备,包括以下步骤:初始化智能体及其策略网络;获取交互产生的历史序列决策的轨迹信息;采用大语言模型从轨迹信息中提取因果变量,构建结构因果模型;得到智能体策略驱...
  • 本发明涉及大型语言模型技术领域,公开了一种基于强化学习微调的大型语言模型优化方法,包括:采集目标模型交互得到的优势值,以大小为T×B的优势矩阵;依据预设窗口对优势矩阵从时间维度进行分割处理,形成m个分片;依据m个分片分别确定优势矩阵的源分布...
  • 本发明涉及人工智能技术领域,本方案可应用于医疗、金融领域,本发明提供一种机器学习方法、装置、设备及存储介质,方法包括:采集专家演示数据;通过前向策略与后向策略的交替控制,获取交互数据;其中,交互数据包括前向交互数据及后向交互数据;利用前向目...
  • 本发明提供一种大模型微调方法、装置、电子设备及计算机存储介质,在接收问题信息后,利用策略模型根据问题信息生成候选答案序列;之后,利用参考模型生成评估值序列以及利用包含多维度的奖励函数的奖励模型,生成不同奖励函数下的奖励值序列;再根据所有奖励...
  • 一种自适应强化学习驱动的加速器多目标优化方法,属于加速器的优化设计的技术领域。本发明首先分析卷积循环展开因子、量化精度、缓存划分关键设计变量的作用机制,建立系统级状态建模方法,并设计适用于连续动作空间优化的DDPG框架作为配置策略的学习器;...
  • 提供一种多教师知识蒸馏方法和系统。该方法包括:根据已训练好的教师模型构建过渡模型和学生模型,并建立教师模型、学生模型和过渡模型的特征层的对应关系;将训练样本输入给教师模型,以输出预测结果;使用训练样本训练过渡模型;使用训练样本训练学生模型;...
  • 本说明书实施例提供了模型训练方法及装置,其中,一种模型训练方法包括:在模型训练过程中,通过对信用服务的服务推荐数据进行预处理获得预处理数据,将预处理数据与提示文本输入第一语言模型进行预处理数据与服务策略的匹配处理获得策略匹配评分,并基于评分...
  • 本发明涉及一种基于多模态大模型压缩的移动端AI高效部署方法及系统,包括获取原始多模态大模型,该模型能够处理多种类型的数据,包括但不限于文本、图像、音频;对所述原始多模态大模型进行模型剪枝,通过分析模型中各参数的重要性,采用基于敏感度分析的剪...
  • 本发明公开了一种面向设施农业的作物病害迁移学习识别方法包括,创建一个预训练的解耦生成网络,将任意光照条件下的作物病害图像分离为其内在的、光照不变的病理特征内容码,以及外在的光照环境风格码;定义一个理想的标准光照风格码,将待测图像的内容码与该...
  • 本说明书实施例提供一种计算电路及稀疏注意力计算的方法,结合计算方式的改变改进硬件电路。从计算方式上,将注意力计算中通过Q向量在K向量中检索的稀疏化过程,调整为先计算Q向量和K向量的高比特组的乘积,通过对高比特组的乘积比较大小,选出可能性较高...
  • 本发明提供一种基于动态协作图的去中心医疗联邦学习方法,包括对多个客户端模型进行多轮联邦训练,每轮包括:获取各客户端模型和全局协作图,图中包括所有客户端节点和多条边,每条边表示一个客户端模型会被另一客户端聚合的有向边;将各客户端分为一类或二类...
  • 本发明提供的一种分布式机器学习训练性能预测方法及装置,包括:选择性能预测目标;根据性能预测确定筛选后的特征参数集合;根据多个筛选后的特征参数,采集训练性能参数和确定原始数据集;根据配置参数和训练性能参数,利用随机森林算法构建源域性能模型,并...
  • 本发明公开了一种模型更新方法、装置、设备和存储介质,涉及计算机技术领域,该方法包括:基于上游终端设备的上游数据对待训练模型进行训练并对训练得到的模型参数添加噪声以确定上游更新参数;基于下游终端设备的下游数据对待训练模型进行训练得到下游初始参...
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