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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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886 篇 专利

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886 篇 电子文献
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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11-20 订阅

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详细简洁

排序：

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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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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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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一种基于注意力解码的可信息肉分割方法及系统

一种基于注意力解码的可信息肉分割方法及系统

引用

作者：许建王若涵陈蕾 210003 江苏省南京市新模范马路66号

本发明属于医学影像分割技术领域，本发明所述方法包括，对数据集进行预处理，构建基于注意力解码的可信的息肉分割模型架构；对构建的息肉分割架构模型采用交叉熵损失函数和KL散度损失函数以及Dice损失函数的组合计算损失函数；采用Ada... 详细信息

标准号: CN117576383A

本发明属于医学影像分割技术领域，本发明所述方法包括，对数据集进行预处理，构建基于注意力解码的可信的息肉分割模型架构；对构建的息肉分割架构模型采用交叉熵损失函数和KL散度损失函数以及Dice损失函数的组合计算损失函数；采用Adam优化算法训练构建的息肉分割架构模型；采用DiceScore和mIou指标衡量分割准确性。本发明将证据深度学习应用于端到端的息肉分割模型，旨在量化像素级的不确定性，得到可信的息肉分割模型。同时，当处理模糊边界息肉和小尺寸息肉时，本发明采用边缘引导特征模块，来挖掘与边界相关的边缘语义，能够获得更好的分割结果。

关键词：息肉分割损失函数构建息肉架构模型可信预处理计算损失函数解码语义不确定性分割结果模糊边界模型架构特征模块医学影像优化算法交叉熵数据集像素级分割散度注意力量化挖掘衡量证据应用学习

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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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物品推荐方法、装置及计算机可读存储介质

物品推荐方法、装置及计算机可读存储介质

引用

作者：王颖帅 100176 北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室

本公开提出一种物品推荐方法、装置及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。在本公开中，利用混合逻辑回归模型得到物品推荐模型，借助混合逻辑回归模型先聚类后分类的特性，使得物品推荐模型基于相似群体进行物品推荐，提高推荐的... 详细信息

标准号: CN113781134A

本公开提出一种物品推荐方法、装置及计算机可读存储介质，涉及计算机技术领域。在本公开中，利用混合逻辑回归模型得到物品推荐模型，借助混合逻辑回归模型先聚类后分类的特性，使得物品推荐模型基于相似群体进行物品推荐，提高推荐的有效性；并且，通过计算损失函数的二阶梯度，来优化混合逻辑回归模型的收敛方式，使得混合逻辑回归模型更快收敛，提高了训练效率。

关键词：回归模型混合逻辑收敛计算机可读存储介质计算机技术领域计算损失函数逻辑回归模型二阶梯度训练效率优化混合聚类分类群体

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一种基于径向基神经网络的后处理系统氨气浓度预测方法

一种基于径向基神经网络的后处理系统氨气浓度预测方法

引用

作者：佟强李瑞祥朱仲文李书华王维志潘轶山 230009 安徽省合肥市屯溪路193号

本发明涉及一种基于径向基神经网络的后处理系统氨气浓度预测方法，所述方法包括：导入数据；过滤导入数据；把过滤后的数据集划分为训练集和测试集；对划分后数据进行归一化处理；构建RBF神经网络模型；对RBF神经网络模型的输出数据进... 详细信息

标准号: CN118211619A

本发明涉及一种基于径向基神经网络的后处理系统氨气浓度预测方法，所述方法包括：导入数据；过滤导入数据；把过滤后的数据集划分为训练集和测试集；对划分后数据进行归一化处理；构建RBF神经网络模型；对RBF神经网络模型的输出数据进行反归一化处理后得到氨气的预测浓度值；根据氨气的预测浓度值计算损失函数得到偏差；判断偏差是否小于设置的偏差阈值；当偏差大于偏差阈值时则对RBF神经网络模型进行反向传播和更新参数，使得其模型的预测值与实际值之间的偏差小于阈值进而得到训练好的RBF神经网络模型，此时引入经过归一化处理后的测试集进行测试，输出预测氨气浓度值，本发明设计了一种创新的氨气浓度预测模型，弥补了目前技术上的空缺。

关键词：氨气归一化处理浓度预测测试集过滤预测径向基神经网络反归一化处理计算损失函数后处理系统反向传播更新参数输出数据输出预测数据集训练集阈值时构建空缺测试引入

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一种基于预训练语言模型的中文简繁字符转换方法及系统

一种基于预训练语言模型的中文简繁字符转换方法及系统

引用

作者：李炜黄舒坦邵艳秋张少琪 100083 北京市海淀区学院路15号

本发明涉及互联网与云计算技术领域，具体公开了一种基于预训练语言模型的中文简繁字符转换方法及系统，包括：S01：分别建立简体中文嵌入空间和繁体中文嵌入空间；S02：输入文字为简体中文时查找对应的简体中文嵌入空间，获得对应的简... 详细信息

标准号: CN117252154B

本发明涉及互联网与云计算技术领域，具体公开了一种基于预训练语言模型的中文简繁字符转换方法及系统，包括：S01：分别建立简体中文嵌入空间和繁体中文嵌入空间；S02：输入文字为简体中文时查找对应的简体中文嵌入空间，获得对应的简体中文字符；S03：利用变换矩阵获得为对抗嵌入繁体中文字符；S04：计算预测得分，判断对抗嵌入繁体中文字符是否来自繁体中文嵌入空间，并优化变换矩阵；S05：对对抗嵌入繁体中文字符进行建模获得繁体上下文文本，映射回简体中文，与最初输入的简体中文进行比较，计算损失函数和概率，优化变换矩阵；S06：添加隐藏变换矩阵，对对抗嵌入繁体中文字符计算隐藏预测概率，到阈值时优化变换矩阵，对应输出繁体中文。

关键词：繁体中文简体中文变换矩阵嵌入空间嵌入对抗优化计算损失函数输入文字语言模型字符计算字符转换云计算阈值时繁体概率映射预测建模文本查找输出互联网中文

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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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