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文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

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文献类型

886 篇 专利

馆藏范围

886 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

机构

21 篇 北京理工大学
21 篇 浙江大学
19 篇 清华大学
18 篇 电子科技大学
16 篇 西安电子科技大学
13 篇 北京百度网讯科技...
13 篇 哈尔滨工业大学
13 篇 南京邮电大学
12 篇 浙江工业大学
12 篇 杭州电子科技大学
11 篇 东南大学
11 篇 中山大学
10 篇 华中科技大学
10 篇 天津大学
10 篇 西安交通大学
10 篇 上海交通大学
9 篇 中国人民解放军国...
9 篇 西北工业大学
9 篇 华南理工大学
8 篇 桂林电子科技大学

作者

7 篇 李鑫
7 篇 王鑫
6 篇 刘斌
6 篇 李雪
5 篇 周武杰
5 篇 王强
5 篇 胡炳然
5 篇 于荣
5 篇 梅涛
5 篇 崔吉哲
5 篇 胡海峰
5 篇 苗乾坤
5 篇 王鹏
4 篇 张银胜
4 篇 季向阳
4 篇 林华东
4 篇 雷景生
4 篇 方滨兴
4 篇 张剑
4 篇 王军

语言

886 篇 中文

检索条件"主题词=计算损失函数"

共 886 条记录，以下是171-180 订阅

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详细简洁

排序：

模型训练方法和装置、轨迹预测方法和装置

模型训练方法和装置、轨迹预测方法和装置

引用

作者：陈昌浩李勇强吕强苗乾坤 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区宏达北路12号A幢二区6层613室

本发明公开了模型训练方法和装置、轨迹预测方法和装置，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：分别将自车的历史轨迹、交通参与者的历史轨迹、交通参与者的未来轨迹和地图特征转换至相对坐标系下；获取目标交通参与者当前所在的位置；将... 详细信息

标准号: CN116558541A

本发明公开了模型训练方法和装置、轨迹预测方法和装置，涉及自动驾驶技术领域。该方法包括：分别将自车的历史轨迹、交通参与者的历史轨迹、交通参与者的未来轨迹和地图特征转换至相对坐标系下；获取目标交通参与者当前所在的位置；将转换后目标交通参与者的历史轨迹、转换后自车的历史轨迹、转换后其他交通参与者的历史轨迹、目标交通参与者当前所在的位置和转换后的地图特征输入神经网络模型，得到一阶差分结果；基于一阶差分结果和目标交通参与者当前所在的位置，计算目标交通参与者的预测轨迹；基于预测轨迹和转换后目标交通参与者的未来轨迹，计算损失函数的损失值；基于损失值调整神经网络模型的参数。该实施方式能够提高轨迹预测的准确度。

关键词：历史轨迹交通转换一阶差分结果方法和装置地图特征轨迹预测预测轨迹计算损失函数神经网络模型输入神经网络准确度获取目标计算目标模型训练自动驾驶

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图像处理模型的训练方法、装置、设备及存储介质

图像处理模型的训练方法、装置、设备及存储介质

引用

作者：李鑫李甫林天威张赫男 100085 北京市海淀区上地十街10号百度大厦2层

本申请公开了图像处理模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取训练样本，训练样本包括一个目标图像和至少一个参考图像；分别提取各个参考图像的动作特征和外表特征，并提取目... 详细信息

标准号: CN112508830B

本申请公开了图像处理模型的训练方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取训练样本，训练样本包括一个目标图像和至少一个参考图像；分别提取各个参考图像的动作特征和外表特征，并提取目标图像的动作特征；利用各个参考图像的动作特征和外表特征、以及目标图像的动作特征，确定训练样本的所有参考图像的综合外表特征；将综合外表特征和目标图像的动作特征输入图像处理模型中的生成器，得到动作迁移图像；利用动作迁移图像及训练样本计算损失函数的值，根据损失函数的值调整图像处理模型的参数。本申请实施例能够提高合成的动作迁移图像的分辨率及清晰度。

关键词：动作特征参考图像外表特征训练样本动作迁移目标图像图像计算损失函数输入图像处理提取目标图像计算机视觉处理模型存储介质调整图像损失函数图像处理生成器分辨率申请合成学习

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骨骼识别装置、学习方法以及学习程序

骨骼识别装置、学习方法以及学习程序

引用

作者：铃木达也日本神奈川县

本发明的骨骼识别装置将教师数据输入至学习模型并计算基于正向传播的输出。骨骼识别装置根据基于作为教师数据的正解值的骨骼信息和识别处理部的输出结果的骨的长度之差、以及基于骨骼信息和上述识别处理部的输出结果的骨彼此的角度之... 详细信息

标准号: CN116324870A

本发明的骨骼识别装置将教师数据输入至学习模型并计算基于正向传播的输出。骨骼识别装置根据基于作为教师数据的正解值的骨骼信息和识别处理部的输出结果的骨的长度之差、以及基于骨骼信息和上述识别处理部的输出结果的骨彼此的角度之差，来计算损失函数的值。

关键词：骨骼教师数据识别装置输出结果计算损失函数正向传播输出学习

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银行借贷模型构建方法、借贷金额计算方法、装置及系统

银行借贷模型构建方法、借贷金额计算方法、装置及系统

引用

作者：王湘灵梁观术马希佳 100020 北京市朝阳区光华路10号院1号楼6-30层、32-42层

本文涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种银行借贷模型构建方法、借贷金额计算方法、装置及系统。包括，生成多方机构的本地模型初始梯度参数；将本地模型初始梯度参数发送给机构，以使各机构分别利用各自的本地训练数据集以及本地模型... 详细信息

标准号: CN116051260A

本文涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种银行借贷模型构建方法、借贷金额计算方法、装置及系统。包括，生成多方机构的本地模型初始梯度参数；将本地模型初始梯度参数发送给机构，以使各机构分别利用各自的本地训练数据集以及本地模型初始梯度参数训练本地模型，得到本地模型梯度参数；接收多方机构发送的本地模型梯度参数；对本地模型梯度参数进行权重聚合，得到全局梯度参数；利用所述全局梯度参数更新中央服务器的模型并计算损失函数；判断所述损失函数是否收敛；若否，则将全局梯度参数作为多方机构的本地模型初始梯度参数进行迭代训练；若是，则将模型作为银行借贷模型。通过文本实施例，解决模型训练存在数据安全性低、容易泄露的问题。

关键词：梯度参数银行借贷全局计算损失函数数据处理技术数据安全性训练数据集中央服务器装置及系统迭代训练金额计算模型构建模型训练送给机构损失函数权重聚合收敛泄露发送文本更新

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一种基于人脸识别的智能门锁及开锁方法

一种基于人脸识别的智能门锁及开锁方法

引用

作者：龙文瑞卢英桂龙梁容 518038 广东省深圳市龙华区观湖街道鹭湖社区观宝路12号英飞拓科技股份有限公司厂房616

一种基于人脸识别的智能门锁及开锁方法，包括信息采集端，信息处理端，智能开锁模块；所述信息采集端获取视频图像以及传感器数据；信息处理端对获取的视频图像及传感器数据进行矩阵向量化；智能开锁模块对信息处理端的信息采用卷积神... 详细信息

标准号: CN115223278B

一种基于人脸识别的智能门锁及开锁方法，包括信息采集端，信息处理端，智能开锁模块；所述信息采集端获取视频图像以及传感器数据；信息处理端对获取的视频图像及传感器数据进行矩阵向量化；智能开锁模块对信息处理端的信息采用卷积神经网络处理，当满足设定阈值时则开锁，否则继续保持闭锁状态。本发明将获取的时间段T内的视频图像与传感器数据，进行特征提取形成矩阵向量H，将矩阵向量H输入至训练好的卷积神经网络；所述卷积神经网络采用损失函数为Q；计算损失函数中，通过将参数L_i与函数的乘积形式，大大增强了训练效果，提高了识别准确度增强了门锁安全性。

关键词：卷积神经网络传感器数据视频图像信息处理矩阵向量开锁模块信息采集开锁矩阵计算损失函数准确度闭锁状态乘积形式人脸识别损失函数特征提取训练效果智能门锁智能时间段向量化阈值时门锁

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一种基于自适应上下文位置权重的工业文本情感分析方法

一种基于自适应上下文位置权重的工业文本情感分析方法

引用

作者：黄勃刘志伟郭茹燕王航方志军刘书华 201620 上海市松江区龙腾路333号

本发明公开了一种基于自适应上下文位置权重的工业文本情感分析方法，属于自然语言处理技术领域。该方法包括：获取文本样本数据集，对每个句子进行预处理，并人工预先进行方面词标注；将所述预处理后的句子放入全局词向量GloVe预训练... 详细信息

标准号: CN116737873A

本发明公开了一种基于自适应上下文位置权重的工业文本情感分析方法，属于自然语言处理技术领域。该方法包括：获取文本样本数据集，对每个句子进行预处理，并人工预先进行方面词标注；将所述预处理后的句子放入全局词向量GloVe预训练模型获得词向量表示，得到训练集；构建自适应上下文位置权重的情感分析模型，使用所述训练集训练该模型，计算损失函数，直到达到截至条件后获得优化的自适应上下文位置权重的情感分析模型；采集实际文本数据，利用所述优化的自适应上下文位置权重的情感分析模型对数据进行处理，获取情感分析结果。本发明通过加入自适应位置权重变换函数和多句子级的Bi‑GRU在工业企业领域情感分析中取得了较好的效果。

关键词：情感分析权重上下文位置自适应句子预处理词向量训练集自然语言处理技术计算损失函数自适应位置变换函数实际文本文本情感文本样本训练模型数据集放入构建标注优化工业企业采集全局分析

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基于自注意力网络的合成孔径雷达飞机目标识别方法

基于自注意力网络的合成孔径雷达飞机目标识别方法

引用

作者：王晓雅柴英特朱光熙王港 050081 河北省石家庄市中山西路589号第五十四所航天实验室

本发明属于雷达遥感应用技术领域，具体涉及一种基于自注意力网络的合成孔径雷达飞机目标识别方法。实现过程包括：获取数据集；构建基于swin transformer的网络模型；将训练集输入网络模型，利用网络模型提取特征；将提取到的特征在反... 详细信息

标准号: CN114241307B

本发明属于雷达遥感应用技术领域，具体涉及一种基于自注意力网络的合成孔径雷达飞机目标识别方法。实现过程包括：获取数据集；构建基于swin transformer的网络模型；将训练集输入网络模型，利用网络模型提取特征；将提取到的特征在反向传播的过程中计算损失函数，根据损失函数调整网络模型参数，得获得最终目标识别模型；将需要检测的SAR图像输入到最终目标识别模型中，获得检测结果。本发明的方法利用来自分类和回归分支信息明确分解联合表示目标定位质量，在不增加计算量的同时，可以提升识别精度。同时，本文采用Swin Transformer网络进行SAR图像飞机目标识别，具有更强大的特征提取能力，检测效果更好。

关键词：目标识别网络模型飞机目标识别计算损失函数应用技术领域分类和回归反向传播分支信息合成孔径获取数据检测结果雷达遥感目标定位输入网络损失函数特征提取提取特征计算量训练集检测构建注意力网络分解联合

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色纺纱配色模型的训练方法、预测方法、设备及存储介质

色纺纱配色模型的训练方法、预测方法、设备及存储介质

引用

作者：王闵向昊林袁理朱兰艳郭旻汪晶熊加琪 430000 湖北省武汉市洪山区纺织路1号

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种色纺纱配色模型的训练方法、预测方法、设备及存储介质。该训练方法包括：基于人体视觉感知机制构建色纺纱配色模型；获取包含有色纤维基色种类和配比，以及色纺纱颜色信息的样本数据，以构建数... 详细信息

标准号: CN117058419A

本发明涉及人工智能技术领域，公开了一种色纺纱配色模型的训练方法、预测方法、设备及存储介质。该训练方法包括：基于人体视觉感知机制构建色纺纱配色模型；获取包含有色纤维基色种类和配比，以及色纺纱颜色信息的样本数据，以构建数据集；将数据集的各样本数据输入所述色纺纱配色模型中，对样本数据中的颜色特征信息进行提取以及编码处理，对颜色特征信息进行重组和再编码处理，得到颜色混合特征，基于颜色混合特征获取颜色感知信息并输出对应的配色方案预测结果，根据样本数据和所述预测结果计算损失函数，根据样本数据和损失函数对色纺纱配色模型进行训练，得到目标色纺纱配色模型。通过上述方式，本发明能够准确、快速地获取配色方案。

关键词：配色样本数据色纺纱颜色特征信息颜色混合数据集计算损失函数人工智能技术编码处理存储介质方案预测机制构建人体视觉损失函数特征获取颜色感知颜色信息预测结果基色目标色再编码纺纱构建配比感知纤维输出预测

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基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割方法

基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割方法

引用

作者：牛玉贞甘伟泽张博林李悦洲 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学

本发明提出一种基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割方法，包括以下步骤：对训练集中图像进行包括数据增强和标准化处理的数据预处理；构建解耦分类与回归的双分支目标检测头；构建多阶段细化与增强空间空洞融合模块的实例分... 详细信息

标准号: CN115797629A

本发明提出一种基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割方法，包括以下步骤：对训练集中图像进行包括数据增强和标准化处理的数据预处理；构建解耦分类与回归的双分支目标检测头；构建多阶段细化与增强空间空洞融合模块的实例分割头，利用目标检测头的边界框特征多阶段地对实例分割头的细化过程进行增强；构建基于检测增强和多阶段边界框特征细化的实例分割网络；利用训练集中图像对实例分割网络进行训练，生成实例分割结果并计算损失函数，反向传播优化整个网络的参数，得到训练好的实例分割网络；将待处理图像输入训练好的实例分割网络，得到实例分割结果。该方法能够通过目标检测来提升实例分割的性能，并生成高质量的实例分割掩码。

关键词：分割多阶段细化边界框构建分割结果目标检测网络图像计算损失函数标准化处理待处理图像数据预处理反向传播分支目标融合模块数据增强整个网络检测头检测解耦掩码空洞分类回归优化

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基于循环一致性对抗网络的SAR图像重构方法及装置

基于循环一致性对抗网络的SAR图像重构方法及装置

引用

作者：计科峰封斯嘉张思乾王福来马晓杰张琳彬 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

本申请涉及一种基于循环一致性对抗网络的SAR图像重构方法及装置。所述方法包括：通过获取的多组散射点参数集利用散射点模型构建仿真训练图像以及对应的热力训练图，并将一组仿真训练图像以及热力训练图输入图像重构网络中对其进行训... 详细信息

标准号: CN115830462B

本申请涉及一种基于循环一致性对抗网络的SAR图像重构方法及装置。所述方法包括：通过获取的多组散射点参数集利用散射点模型构建仿真训练图像以及对应的热力训练图，并将一组仿真训练图像以及热力训练图输入图像重构网络中对其进行训练，将仿真训练图像转换成重构热力图的第一生成器，将热力训练图转换成第一重构仿真图的第二生成器，在训练过程中，将仿真训练图像依次通过第一生成器以及第二生成器得到第二重构仿真图，计算损失函数对图像重构网络的参数进行调整直至收敛得到训练好的图像重构网络。采用本方法以解决现有技术中SAR目标电磁散射特征提取复杂、计算耗时长，以及用于目标识别任务的仿真图像生成成本高、质量差的问题。

关键词：重构仿真训练生成器训练图热力图像重构仿真图散射点图像网络计算损失函数仿真图像模型构建目标识别散射特征输入图像图像转换训练过程参数集质量差收敛耗时对抗转换申请

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