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  • 本发明公开了一种基于客户端聚类与稀疏剪枝的个性化联邦学习方法及系统, 首先构建中心服务器—多客户端框架, 初始化全尺寸簇模型、通道掩码与递增剪枝率, 并配置SGD训练、网络瘦身压缩及加密传输;随后每轮训练动态重划簇, 客户端利用簇结构信息执...
  • 本发明公开了用于精准医疗的自适应聚类联邦学习建模方法, 涉及精准医疗技术领域, 包括以下步骤:数据收集与预处理和模型构建与训练;本发明通过自适应聚类精准确定全局模型最优数量, 并依据客户端模型参数相似性划分聚类组, 实现分组独立训练, 有效...
  • 本发明涉及基于联邦学习的超维计算模型协同训练方法与装置, 属于分布式机器学习与数据隐私保护领域。该装置包括1个中央服务器和M个分布式客户端装置, 通过网络连接进行通信;该方法包括如下步骤:S1:初始化参数;S2:广播参数;S3:更新本地超维...
  • 本发明公开了一种基于动态量化和复用历史梯度的分布式神经网络训练方法, 主要解决现有技术训练成本高、通信频次多、量化误差较大, 训练速度慢与精度低的问题。其实现方案包括:获取图像数据, 对其进行预处理;初始化训练参数, 计算当前设备本训练轮的...
  • 本发明公开了一种基于多模态数据的分布式异步优化方法及系统, 使用各个计算节点根据并行获取的多模态特征数据集对机器学习模型进行训练, 并计算机器学习模型的梯度, 将梯度和其对应的全局模型参数版本号发送至参数服务器, 使用参数服务器根据实时全局...
  • 本申请涉及一种面向多关系图知识挖掘的可扩展训练方法、系统, 通过加载知识图谱数据集, 并对所述知识图谱数据集进行数据预处理;将知识图谱分为多个子图谱, 并生成相应的训练集、验证集和测试集;缓存知识图谱节点特征;加载子图谱数据, 构建DGL异...
  • 本公开提供了梯度的通信控制方法、装置、电子设备及存储介质, 涉及计算机技术领域, 尤其涉及人工智能、大模型、深度学习、分布式训练等技术领域。具体实现方案为:识别本地节点的目标参数组的梯度变化;所述本地节点为对目标模型进行分布式训练的多个计算...
  • 本申请公开一种服务请求处理方法、装置、设备、存储介质及产品, 属于人工智能技术领域。该方法包括获取服务请求, 该服务请求包括目标服务类型;获取客户端的模型状态参数和资源参数;根据目标服务类型、模型状态参数和资源参数确定目标服务模式, 目标服...
  • 本发明公开了一种自动驾驶决策模型的训练方法、设备、介质及产品, 涉及自动驾驶技术领域, 通过采用训练后的世界模型对决策模型进行迭代训练, 将决策模型输出的驾驶动作及其对应的交通结构条件输入训练后的世界模型, 根据得到的未来驾驶场景信息计算驾...
  • 一种基于因果图与思维链增强的大模型微调方法及相关装置, 涉及电力行业大模型微调技术领域, 方法包括对电力设备数据进行因果挖掘, 构建包含因果权重信息的电力设备因果图;将大模型的输入拆解为思维链, 并根据思维链对应生成链式因果对, 通过链式因...
  • 本发明是一种基于对比域对抗网络的跨设备剩余使用寿命预测方法。本发明涉及设备剩余使用寿命预测技术领域, 本发明提出的设备寿命预测方法, 按照训练过程可主要分为三个阶段, 分别是对比预训练阶段、对比对抗性域适应阶段和目标域测试阶段。根据迁移的任...
  • 本发明涉及类脑智能驱动技术领域, 尤其涉及一种类脑智能驱动的异构融合方法、系统、设备及介质, 通过融合架构构建协同计算基础, 整合类脑脉冲单元与深度学习单元, 配合双向信号转换实现异构数据交互;提出跨模态蒸馏算法, 通过对比学习迁移源模态至...
  • 本发明涉及一种基于区域迁移的海上稀疏标签风场订正方法, 利用参数迁移的方式将从陆地区域训练中得到的模型参数共享到海洋区域风速订正模型中。其特征是以地面区域为主的数据作为源域进行源任务训练, 将训练好的网络参数作为目标任务训练模型的初始化参数...
  • 本申请提供了一种迁移学习方法、装置、设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品;应用于人工智能领域;方法包括:获取输入数据以及源域模型;对输入数据进行域分类, 得到输入数据的至少一个所属域;从域与线性参数的第一对应关系中, 确定每个所属域对应...
  • 本发明公开了一种基于对抗干扰模拟的通用深度伪造主动取证方法, 涉及深度伪造图像主动取证技术领域;该方法包括如下步骤:选用任意基于编码器和解码器的主动取证模型;在主动取证模型的训练过程中设计微调阶段, 引入对抗干扰模拟流程, 对抗干扰模拟流程...
  • 本发明提供基于DDPG的智能体训练方法, 涉及数据处理技术领域, 服务器获取所训练智能体的第一电网的架构属性, 基于架构属性确定所有可能出现的第一信息组;服务器基于第一电网的连接关系对第一电网分段得到多个处理子段, 基于每个处理子段的子段属...
  • 本发明公开了一种基于直接偏好优化的大模型对齐后训练方法及系统, 所述方法包括:(1)构建静态参考模型和策略模型;(2)利用隐式参考模型对偏好数据进行优化, (3)通过优化目标函数调整策略模型, 使其更加贴合用户偏好。本方法通过引入新的参考模...
  • 本发明提供一种基于离线强化学习的策略制定方法及相关设备, 获取数据集;其中, 数据集包括:在不同时间段下通过同一单策略采集得到的数据、在同一时间段下通过不同单策略采集得到的数据、在不同时间段下通过同一策略组合采集得到的数据、在同一时间段下通...
  • 本发明涉及模型构建技术领域, 可应用于金融科技、医疗健康等业务系统平台中, 公开了一种多任务学习框架的参数更新方法、装置、设备及介质, 包括:提取多个目标任务的多任务环境, 将多个目标任务与多任务环境进行并行交互操作, 得到多任务状态向量集...
  • 本发明提出了一种基于技能驱动的人类偏好行为的应用方法及装置, 方法包括:S10, 基于无标注的智能体环境交互数据, 通过无监督技能预训练进行技能学习, 获得技能轨迹, 并存入缓冲区;S20, 通过查询选择机制在缓冲区中选择待标注技能轨迹对,...
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