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  • 本发明涉及人工智能技术领域,公开一种基于因果蒸馏与结构化损失函数的知识迁移方法及系统,该方法包括:基于教师模型构建因果图,并基于因果图,通过因果干预运算提取教师模型的因果表示;基于因果表示,构建因果蒸馏损失;构建结构化损失函数;将因果蒸馏损...
  • 本发明公开了一种基于生成对抗与置信度加权的联邦原型对比学习方法与系统。方法包括:客户端基于本地不平衡数据集训练条件生成对抗网络,为少数类生成合成样本,并构建增强数据集;在增强数据集上通过局部对比学习损失和全局引导几何约束损失训练本地特征编码...
  • 本发明涉及一种多智能体对抗学习方法,多智能体包括至少两个生成智能体和1个评价智能体,该方法包括:将问题描述文本输入到各个生成智能体中,并将各个生成智能体的输出文本输入到评价智能体中,得到评价智能体对各个输出文本的评价;接着,构建新的记忆,并...
  • 本发明公开了一种船舶故障诊断模型的训练及在线诊断方法及系统,该方法包括:基于多源域与目标域数据生成动态权重;利用该权重指导特征提取器与域判别器进行对抗训练以学习域不变特征;融合加权后的监督损失与域对抗损失,并结合目标域正则化项优化模型;通过...
  • 本发明涉及一种大语言模型强化学习方法,包括以下步骤:S100、获取由策略模型基于输入问题生成的多个输出序列,获取各个所述输出序列对应的结果奖励;S200、获取各个所述输出序列对应的熵奖励;S300、基于所述结果奖励,获取各个所述输出序列对应...
  • 本申请涉及一种多智能体深度强化学习方法、装置、设备和介质,涉及强化学习技术领域。所述方法包括:针对严肃游戏场景中的多智能体协同决策问题,构建多智能体强化学习模型;基于多类型先验策略引导和策略熵的自适应课程学习机制对模型进行训练;训练交互过程...
  • 本发明公开了一种非线性与暂态负载下构网型功率变换器虚拟阻抗调度的多目标强化学习方法及系统。该方法包括确定多目标强化学习智能体的观察状态向量,所述观察状态向量包含电压谐波失真、电流导数、阻抗偏差指标和负载行为统计指标的状态空间;控制动作空间,...
  • 本发明提出了一种脉冲编码调制PCM栅格布局方法和系统。该方法包括:基于参数的采样率与PCM帧采样率,确定PCM栅格的初始子帧长度和初始子帧数量,以作为初始状态;建立用于搜索最优占空比的马尔可夫模型,其中,马尔可夫模型包括状态、动作和奖励函数...
  • 本申请属于人工智能技术领域,具体涉及一种大语言模型的数据处理方法、大语言模型的数据处理装置、计算机可读介质、电子设备以及计算机程序产品。该方法包括:获取由大语言模型输出的推理结果,所述推理结果包括当前推理文本和后序推理文本,所述当前推理文本...
  • 本发明公开了一种面向深度神经网络后门攻击的无数据快速检测方法,涉及深度学习领域。本发明创新性地将后门检测从复杂的触发器模式识别中剥离出来,而只关注于最后统一的后门行为。具体是通过分析模型分类器在面对潜在噪声输入时的异常反应,识别出由后门攻击...
  • 本发明提供一种面向神经网络数据隐私保护的遗忘学习方法,属于人工智能技术领域,通过构建一对结构相同的轻量化对比模型,捕捉敏感样本在网络不同阶段的响应差异,定位主模型中对敏感类最为活跃的神经元通道。在不更改主干模型参数的前提下,将由对比行为生成...
  • 本发明提供一种数据生成模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质,属于人工智能技术领域,包括:构建偏好数据对,偏好数据对包括一初始问答对和优化问答对;将偏好数据对输入至待训练的大语言模型,获取待训练的大语言模型输出的强化问答对;对偏好数据对进...
  • 本发明属于光计算技术领域,具体为一种噪声环境下的深度光学神经网络训练方法和系统。本发明训练方法包括设置光学神经网络的初始权重;在计算机中进行正负输入数据的处理;将正负输入数据编码到不同波长的光信号上并输入到光学神经网络中;在光学神经网络芯片...
  • 本申请公开了一种用于矩阵计算的集成衍射神经网络及处理器,衍射神经网络包括:输入模块被配置为将输入矩阵的行向量或列向量编码成输入光信号,不同的行向量或列向量被编码成的输入光信号具有不同的波长;衍射式光学变换模块被配置为变换算子矩阵的光学映射,...
  • 本申请提供了一种数据计算的激活模块、AI处理器以及数据计算方法,在确定前序矩阵加速模块计算的结果满足输出条件时,将输出计算数据存储至缓存单元;读写控制单元从缓存单元读取输出计算数据,并将输出计算数据分配给每个计算单元,通过每个计算单元执行s...
  • 本申请涉及一种虚拟神经处理单元动态迁移方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。所述方法包括:在神经处理单元节点部署代理组件,并在神经处理单元节点上的容器内部部署守护进程;使用代理组件监听容器,并基于预设条件,筛选出处于空闲状态的容器;基...
  • 本发明公开了一种带时滞不连续复值记忆神经网络的固定时间同步方法,涉及同步控制技术领域,解决了Markov链描述网络拓扑或参数的随机跳变,导致分析结果易与实际系统动态脱节,同时分析结果可能因忽略不连续性导致的滑模运动或边界层效应而失效,甚至引...
  • 本申请涉及模型优化领域,提供一种神经网络的优化方法、计算机设备及存储介质,该方法包括:获取神经网络对应的有向无环图;对有向无环图中的全局节点进行识别,将全局节点作为第一子图,并从有向无环图中移除全局节点得到至少两个连通区域;在连通区域中对预...
  • 本发明公开了一种面向工业故障诊断的多源语义对齐自适应元迁移学习方法,包括如下步骤:步骤一、采用留一法构造元训练阶段的任务;步骤二、预训练;步骤三、元训练;步骤四、元微调;步骤五、计算测试样本进行测试。本发明有效解决了工业故障诊断领域中故障样...
  • 本发明所提供的一种模型优化方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:提取待优化的原始模型对应的结构敏感度图谱;基于所述结构敏感度图谱对所述原始模型进行迭代优化,在每轮迭代优化过程中基于预设的融合优化策略进行优化,得到当前迭代轮次的优化模型;...
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