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  • 本发明公开了一种基于贝叶斯优化CNN‑LSTM‑Att的河道短期水流量预测方法,属于河流流量预测与深度学习领域,通过在LSTM模型结构基础上融合CNN、自注意力机制,并采用贝叶斯优化算法对CNN‑LSTM特征提取层的相关超参数进行优化,构成...
  • 本发明公开了一种适用于电影推荐的不平衡标记分布学习方法,涉及机器学习技术领域。本申请构建包括特征编码器、全标记编码器、标记重构解码器以及第一和第二解码器的不平衡性标记分布学习网络;优势以及非优势分支解码器分别输出的结果进行融合,得到预测标记...
  • 本发明提供了一种基于对比学习与知识蒸馏的联邦学习方法,涉及联邦学习技术领域,通过本地客户端获取的数据标签筛选公共数据集,并在各个本地客户端进行数据增强后与本地数据一起共同训练模型,有效缓解了小样本学习导致的过拟合问题,同时增强了模型的泛化能...
  • 本申请涉及一种联邦学习系统的动态梯度压缩学习方法,属于人工智能领域。该方法包括:构建联邦学习模型,服务器分配不同采样通信带宽至客户端,客户端训练后得到本地模型;考虑每个客户端本地模型的资源约束和梯度状态,计算本轮动态梯度压缩策略的剪枝率和量...
  • 本发明公开了一种无线网络下面向物联网终端设备的联邦学习系统的半中心化边缘联邦分割学习方法。该方法包括以下步骤:建立待训练模型;将待训练模型拆分为服务器端第一模型、客户端第一模型;将客户端第一模型分配到待训练客户端组中的每个客户端;对每个客户...
  • 本发明提供了一种基于多对多合同设计的分层联邦多任务学习方法,首先由多个智能体生成多个合同,并将合同经环境处理后传递给每个设备集合,集合根据动态规划算法选择效用最高的几份合同并反馈给环境,环境根据集合的选择模拟计算每个智能体的效用,并将平均效...
  • 本发明涉及一种基于数据隐私保护联邦学习的模型训练方法及系统,包括以下步骤:S1 : 初始化全局模型,并传输至客户端,客户端采用神经元激活频进行重要性分析;S2 : 根据重要性分析结果,为按比例分配各层隐私预算;S3 : 依据各层梯度统计特征...
  • 本发明公开了联邦大模型自适应低秩微调方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括:将大语言模型的低秩适应矩阵分解为服务器共享矩阵与客户端私有矩阵;初始化私有矩阵及自适应对角矩阵;客户端根据自适应对角矩阵中各元素的标准差,动态修剪低贡献维度...
  • 本发明公开了基于硬标签共享的协同训练方法、装置、计算机设备及存储介质,所述方法包括:将分布式敏感数据划分为本地标记数据集和公共未标记数据集;各个客户端基于本地标记数据集初始化本地模型,以得到初始模型;各个客户端对公共未标记数据集生成硬标签,...
  • 本申请实施例公开了一种数据处理方法及装置,该方法应用于与云端服务器连接的第一边缘节点。第一边缘节点获取当前跨域交易数据;利用训练后的本地安全模型,对当前跨域交易数据进行处理,得到当前跨域交易数据对应的跨域交易行为;其中,训练后的本地安全模型...
  • 本发明实施例公开了一种联邦神经网络并行优化方法、系统及装置,其中,该方法包括:获取每一参与方对应的节点的配置资源信息,根据所述配置资源信息构建每一参与方的拓扑结构信息;其中,所述拓扑结构信息包括各参与方内所有节点可用的图形处理单元GPU的互...
  • 本发明涉及一种基于张量分解个性化联邦学习的超短期负荷预测方法、系统及存储介质,包括:构建超短期负荷预测全局模型并将其广播给客户端作为各客户端的个性化模型;使用CP张量分解对个性化模型参数进行特征提取与压缩,得到各客户端的张量本地模型;设计张...
  • 本申请提供了一种模型训练方法及装置。该方法包括:确认目标模型的重计算策略为第一重计算策略;目标模型包括多个算子;在第一重计算策略中,多个算子中的部分或全部算子进行重计算;指示训练集群基于第二重计算策略,对目标模型进行第一训练,以获取多个算子...
  • 本发明涉及一种车联网个性化联邦原型增强学习方法,属于车联网技术领域。本发明包括:基于有向无环图区块链DAG构建双层联邦架构,由路侧单元RSU维护模型参数与原型集;设计主动度量个性化聚合策略,划分特征提取层与决策层,加权聚合特征提取器以适配本...
  • 基于记忆库与神经网络搜索的无数据黑盒对抗攻击方法,属于对抗攻击领域,包括:迭代训练生成器生成合成样本,通过替代模型计算交叉熵损失以更新生成器;引入记忆库机制优化生成器训练过程;将最新的替代模型作为主要指导者并赋予50%指导权重,将已进行过黑...
  • 本发明公开了面向复杂道路场景的自适应自动驾驶模型的训练方法及系统,其中方法包括:对多个一级自动驾驶模型进行训练,不同模型的奖励函数对应不同的训练策略倾向;对训练好的多个一级自动驾驶模型进行综合评分,筛选出综合评分最高的三个模型作为专家模型;...
  • 本方案公开了一种智能体集群路径规划模型的训练方法和装置,该方法包括:构建智能体在当前时间步的第一状态矩阵,将第一状态矩阵输入初始强化学习模型,预测各个智能体在下一个时间步的第二动作信息;基于第二状态矩阵、第一状态矩阵确定智能体集群执行本次任...
  • 本方案公开了一种集群覆盖搜索模型的训练方法和装置,该方法包括:基于智能体集群所在的环境信息和位置信息集合,构建当前时间步的状态矩阵;将状态矩阵输入初始强化学习模型,通过actor网络预测下一个时间步的行为决策信息;控制各个智能体分别按照移动...
  • 本发明涉及测评技术领域,具体公开了基于RLHF的AI测评辅助系统,包括:现场测评模块:记录各测评项关键数据,进行数据归档与处理得到现场测评数据;单元测评模块:基于测评文本进行处理反馈;层面测评分析模块:获取多个单元测评记录按照所属安全控制层...
  • 本发明公开了一种基于经验分位排序的离线强化学习策略优化方法及系统,旨在解决传统方法中策略优化对Q值绝对数值依赖大、训练不稳定的问题。该方法引入排序函数替代Q函数作为策略监督信号,利用经验累积分布函数(ECDF)对目标Q值进行排序,生成归一化...
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