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  • 本发明提供了一种基于遗传算法的Gamma校正方法及系统,包括:步骤S1:采集个体参数,生成灰阶曲线;步骤S2:初步优化所述灰阶曲线,得到初步优化结果;步骤S3:通过遗传算法迭代优化,得到最终优化结果。本发明提出基于遗传算法的多目标协同优化框...
  • 本申请公开了采用了一种基于改进型自适应遗传算法的卧式离心机实时PID增益优化控制方法,包括:基于卧式离心机的PID增益定义染色体种群;基于卧式离心机的第一指标构建第一适应度函数,并计算染色体种群中个体的适应度;利用锦标赛筛选父代个体进行遗传...
  • 本发明公开了一种联邦学习的客户端遗忘方法及图像识别方法,应用于联邦学习领域,基于恶意攻击检测结果确定为被遗忘客户端,在剩余客户端中进行全局模型的校准再训练得到知识载体模型;在被遗忘客户端中生成对抗样本对旧全局模型进行参数微调得到遗忘客户端模...
  • 本申请公开了一种数字员工的服务方法、系统、设备及存储介质,本方法通过获取多个服务目标对应的多个历史服务信息;基于每一个服务目标对应的历史服务信息分别对预设的低秩适应模型进行训练,得到每一个服务目标对应的第一服务信息预测模型;构建第二服务信息...
  • 本发明涉及模型训练样本筛选领域,用于解决模型训练过程中对数据无法进行有效筛选,导致训练成本提升以及训练效果下降的问题,具体为用于知识蒸馏的模型数据样本智能筛选方法和系统;本发明在对模型进行训练时,将用于训练的基础数据进行多级筛选,从而充分的...
  • 本发明属于机器学习领域,公开了一种面向机器学习的少数类样本增强方法、系统、设备及存储介质,CTGAN通过对抗训练精确拟合少数类主体数据的联合分布特性,保障生成样本的统计合理性;大语言模型突破传统插值限制,探索潜在长尾特征组合,弥补分布拟合的...
  • 本发明公开了一种基于大语言模型对抗训练的数据生成与模型优化方法及装置,涉及人工智能技术领域。所述方法包括:获取特定领域的真实训练数据集;分别微调第一和第二大语言模型以得到生成器与判别器;通过交替对抗训练优化生成器与判别器,生成器旨在生成以假...
  • 本申请实施例提供一种基于对抗特征聚合的联邦大模型学习方法及多方计算系统,涉及人工智能领域。该方法应用于多方计算系统,所述多方计算系统包括多个参与方以及中心服务方,所述多个参与方均与所述中心服务方通信连接;该方法包括:针对所述多个参与方中的任...
  • 本发明公开一种基于迁移增强近端策略优化的航空发动机直接推力控制方法,属于控制算法设计领域。首先设计了一种基于长短时记忆神经网络的推力估计器,在随机动作构建的数据集上进行训练,实现了飞行包线内推力的准确估计,我们将推力估计器提取的特征基于近端...
  • 本发明公开了一种基于有模型强化学习的多无人机对抗任务执行方法、设备、介质,所述方法包括以下步骤:对于己方无人机群中的每一架机体,将当前局部观测输入强化学习控制网络,输出元动作(包括移动、攻击),与敌方无人机群进行对抗交互,得到有限对抗经验数...
  • 本发明提供一种大规模集成电路激励文件的生成方法及装置,包括:获取目标集成电路的技术信息,根据技术信息确定目标标准规范;基于目标标准规范搭建验证环境平台;根据验证环境平台进行仿真以收集代码覆盖率;配置原始强化学习环境,基于原始强化学习环境和代...
  • 本申请公开了一种三阶段训练NL2SQL模型的方法,其包括:对原始数据进行预处理得到训练数据集,初始化模型;所述原始数据包括数据库表名、创建数据库的sql语句、用户问题、标准SQL语句、检索内容;冷启动阶段,加载Base模型、Lora_ini...
  • 本申请公开一种文本编码器的训练方法与相关方法、装置、设备及介质。包括:获取分类训练集,根据多个训练样本的样本层级分类标签和从分类训练集的多个训练样本中确定的基准样本的基准层级分类标签进行对比,确定基准样本对应的正样本和负样本;将基准样本、正...
  • 本公开实施例公开了一种大模型微调方法、装置、设备、存储介质及程序产品,其中,所述大模型微调方法包括:基于预训练的低秩适应LoRA模型的低秩矩阵,确定第一指标;所述第一指标表征所述预训练的LoRA模型的矩阵大小;所述预训练的LoRA模型是基于...
  • 本公开涉及一种内容生成优化方法、装置、电子设备和存储介质,属于人工智能的技术领域,该方法包括:获取用户输出生成的目标内容的条件信息;通过预置的协同架构中的第一部分模型,以所述条件信息作为生成目标,得到对应所述内容类型的第一生成内容和所述第一...
  • 本申请实施例提供增量内容识别网络训练方法、内容识别方法及装置,涉及神经网络技术领域。针对每个模型参数计算因果效应参数,根据相关性投影和任务亲和度计算每个历史任务对当前任务的影响因子,根据影响因子、因果效应矩阵对当前梯度数据进行更新得到更新梯...
  • 本发明公开一种用于分布式嵌入向量的训练方法及装置,涉及深度学习领域,包括批量读取训练数据,根据各训练数据的ID,确定训练数据对应的位置信息;根据位置信息,确定训练数据对应的嵌入向量;根据各嵌入向量的访问频率和预先确定的元素数量,确定各嵌入向...
  • 本申请公开了一种模型的参数更新方法、计算机可读存储介质和电子设备。该方法应用于电子设备,模型包括第一模型层和第二模型层,该方法包括:在执行第n轮反向传播时,对第二模型层中的至少一个第二模型层的部分数据并行组进行参数更新,n是正整数;在执行第...
  • 本申请公开了一种图像识别网络的压缩方法及设备,涉及人工智能技术领域,包括在对目标卷积层的输出通道进行剪枝得到保留通道集合和被剪枝通道集合后,需要基于通道权重计算保留通道集合中每一保留通道与其余各输出通道之间的相似度,从而实现基于通道间相似度...
  • 本发明提供了一种基于动态低秩矩阵自适应的参数高效微调方法及装置,涉及神经网络技术领域,包括:对当前业务场景的神经网络的原始权重进行冻结;将低秩矩阵对插入至神经网络的可微调层级确定可微调层级的当前权重;通过神经网络基于当前权重针对输入的样本数...
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