恭喜维沃移动通信有限公司胡梦磊获国家专利权
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龙图腾网恭喜维沃移动通信有限公司申请的专利模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114841265B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210480049.6,技术领域涉及:G06F18/214;该发明授权模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质是由胡梦磊设计研发完成,并于2022-05-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质在说明书摘要公布了:本申请公开了一种模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质,属于人工智能领域。其中,所述方法包括:获取多个样本数据;将样本用户特征输入预设网络结构,输出N个样本用户向量;将样本对象特征输入预设网络结构,输出样本对象向量;根据样本对象向量,分别确定每个样本用户向量对应的权重值;根据每个样本用户向量的权重值对N个样本用户向量进行加权处理,确定加权用户向量;根据加权用户向量和样本对象向量,确定预测值,历史对象对应样本对象向量;根据预测值和目标值确定损失值;根据损失值训练预设网络结构,直至预设网络模型满足预设训练条件,得到预测模型。
本发明授权模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质在权利要求书中公布了:1.一种模型训练方法,其特征在于,所述方法包括: 获取多个样本数据;每个所述样本数据包括样本用户的样本用户特征和样本对象特征,所述样本用户特征包括N个样本历史行为特征,N为大于1的整数;所述历史行为包括:点击、收藏、转发以及观看时间大于预设阈值; 将所述样本用户特征输入预设网络结构,输出N个样本用户向量,所述样本用户向量与所述样本历史行为特征分别对应; 将所述样本对象特征输入所述预设网络结构,输出样本对象向量; 根据所述样本对象向量,分别确定每个所述样本用户向量对应的权重值,包括:将所述样本对象向量与每个所述样本用户向量的点积,确定为所述权重值; 根据每个所述样本用户向量的权重值对所述N个样本用户向量进行加权处理,确定加权用户向量; 根据所述加权用户向量和所述样本对象向量,确定预测值,所述预测值用于表征所述样本用户对历史对象的正反馈程度,所述历史对象对应所述样本对象向量; 根据所述预测值和目标值确定损失值,所述目标值用于表征所述样本用户对所述历史对象的操作行为; 根据所述损失值训练所述预设网络结构,直至预设网络模型满足预设训练条件,得到预测模型; 其中,所述预设网络结构包括第一网络结构和第二网络结构;所述第一网络结构的每个层级包括用于特征提取的神经网络层;所述第二网络结构用于基于注意力机制对所述第一网络结构的输出计算损失值。
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