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申请/专利权人：上海大学

摘要：本发明涉及一种基于时空Transformer的门控混合专家网络的参与度评估方法，包括以下步骤：获取学生线上上课的视频数据，输入训练好的基于时空Transformer的门控混合专家网络的参与度评估模型，获得学生线上上课的参与度评估结果，包括参与度水平预测值及其不确定度；其中，所述基于时空Transformer的门控混合专家网络的参与度评估模型通过最小化基于证据理论和狄利克雷分布构建的目标函数进行迭代训练，包括依次连接的线性映射模块、专家网络模块和Tower网络，还包括为所述专家网络模块生成权重的门控网络模块，所述专家网络模块包括M个并列的专家网络，所述Tower网络包括一个时间Transformer编码器和一个分类器。与现有技术相比，本发明可以进一步提高参与度评估结果的精确度和可靠性。

主权项：1.一种基于时空Transformer的门控混合专家网络的参与度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：获取学生线上上课的视频数据，输入训练好的基于时空Transformer的门控混合专家网络的参与度评估模型，获得学生线上上课的参与度评估结果，包括参与度水平预测值及其不确定度；其中，所述基于时空Transformer的门控混合专家网络的参与度评估模型通过最小化基于证据理论和狄利克雷分布构建的目标函数进行迭代训练，包括依次连接的线性映射模块、专家网络模块和Tower网络，还包括为所述专家网络模块生成权重的门控网络模块，所述专家网络模块包括M个并列的专家网络，所述Tower网络包括一个时间Transformer编码器和一个分类器；所述基于时空Transformer的门控混合专家网络的参与度评估模型对输入数据的处理过程具体如下：S1、对输入的学生线上上课的视频数据均匀抽取T帧并进行预处理，然后通过所述线性映射模块映射到D维特征空间，生成视频帧块映射序列，输入所述专家网络模块；S2、各专家网络分别对所述视频帧块映射序列进行空间表征提取，所述门控网络根据输入的学生线上上课的视频数据生成各专家网络的权重，将所有专家网络提取的空间表征加权聚合后输入所述Tower网络；S3、所述时间Transformer编码器从加权聚合后的空间表征中提取时空特征并输入所述分类器，获得参与度水平预测值，根据狄利克雷分布量化计算参与度水平预测值的不确定度。

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权利要求：

百度查询： 上海大学 一种基于时空Transformer的门控混合专家网络的参与度评估方法