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语言

  • 914 篇 中文
检索条件"主题词=计算训练"
914 条 记 录,以下是71-80 订阅
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一种处理样本倾斜的文本分类方法
一种处理样本倾斜的文本分类方法
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作者: 刘世林 罗镇权 张学锋 康青杨 杨李伟 吴桐 曾途 610015 四川省成都市自由贸易试验区成都高新区天府大道北段966号9栋-1层1号
本发明涉及一种处理样本倾斜的文本分类方法,包括以下步骤:将N个样本类别的数据集重组为M个样本类别的数据集,其中M=N‑n+1,n为少样本的类别数量;使用第一模型对M个样本类别的数据集进行训练,得到以CLS向量表示的V_cls类别向量;... 详细信息
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基于最优传输理论的实体关系抽取方法、设备及存储介质
基于最优传输理论的实体关系抽取方法、设备及存储介质
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作者: 罗文韬 王家兵 510640 广东省广州市天河区五山路381号
本发明公开了一种基于最优传输理论的实体关系抽取方法,包括以下步骤:S1.构建实体关系的定义集,将实体关系的类别定义语句输入BERT模型,利用定义集对BERT模型进行训练,更新BERT模型参数;S2.获取训练集,将训练语句输入BERT模型,... 详细信息
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一种基于完备局部特征的纹理识别方法
一种基于完备局部特征的纹理识别方法
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作者: 张重 刘爽 300387 天津市西青区宾水西道393号
本发明实施例公开了一种基于完备局部特征的纹理识别方法,属于模式识别技术领域。所述方法包括以下步骤:计算训练灰度纹理图像的幅值直方图hm、符号直方图hs和中心编码直方图hc;基于所述直方图形成纹理识别特征向量,利用支持向量机... 详细信息
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一种散斑深度估算方法、系统、电子设备及存储介质
一种散斑深度估算方法、系统、电子设备及存储介质
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作者: 毛凤辉 郭振民 330038 江西省南昌市红谷滩新区会展路545号红谷城投大厦1408室
本发明提供了一种散斑深度估算方法、系统、电子设备及存储介质,所述方法包括采集带散斑的若干模板图及训练样本图;根据模板图、训练样本图以及散斑模板匹配算法,获得训练样本图的第一深度数据并将其归一化获得归一化深度数据;向训... 详细信息
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一种音频的相似度匹配方法、装置及存储介质
一种音频的相似度匹配方法、装置及存储介质
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作者: 王征韬 518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室
本发明实施例公开了一种音频的相似度匹配方法、装置及存储介质。该方案根据用户的音频列表从多个用户中确定相似用户群;基于音频对应的用户行为数据,确定相似用户群的特征音频集合;根据特征音频集合计算训练集中的样本音频对之间的... 详细信息
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用于机器学习中医医案的方法及智能诊疗系统
用于机器学习中医医案的方法及智能诊疗系统
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作者: 李杨帆 100050 北京市西城区永安路95号
本发明提供了一种用于机器学习中医医案诊疗的模型训练方法,包括:采集中医医案及专科门诊电子病历;根据专科门诊电子病历的属性信息提取中医医案的结构化信息,生成带标签的中医数据集、不带标签的中医数据集;使用带标签数据集训练... 详细信息
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歌曲演唱难度确定方法及电子设备和存储介质
歌曲演唱难度确定方法及电子设备和存储介质
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作者: 江益靓 谭升民 赵伟峰 姜涛 518052 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)
本申请公开了一种歌曲演唱难度的确定方法及一种电子设备和计算机可读存储介质,该歌曲演唱难度的确定方法包括:获取训练歌曲和对应的人工评分信息,提取训练歌曲的音频特征;获取训练歌曲的录制数量和发布数量,计算发布数量与录制数... 详细信息
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机器学习中应用权重修正来减低加权训练偏差的方法
机器学习中应用权重修正来减低加权训练偏差的方法
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作者: 肖恩雷克 蔡肇伟 100101 北京市朝阳区大屯路甲20号
本发明开发了一种机器学习中应用权重修正来减低加权训练偏差的方法,所述方法包括以下步骤:S1.标记各个群类的样本数量:计算训练数据中各个群类的样本数Ni,其中i为赋予群类的标签;S2.计算各个群类中样本的平均权重:在训练数据的某... 详细信息
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一种基于知识蒸馏的不平衡图像分类方法
一种基于知识蒸馏的不平衡图像分类方法
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作者: 董明刚 夏令富 541004 广西壮族自治区桂林市七星区建干路12号
一种基于知识蒸馏的不平衡图像分类方法,该方法分别设计了自适应课程学习策略和基于k‑means和余弦相似性的两阶段知识增强策略。首先获取不平衡图像数据集,预训练教师模型并计算训练集中各样本的知识量。然后使用交叉熵损失函数结合... 详细信息
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一种基于梯度方向直方图的人脸活体检测方法
一种基于梯度方向直方图的人脸活体检测方法
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作者: 孔月萍 戚艳军 刘霞 谢心谦 张晶晶 710055 陕西省西安市碑林区雁塔路13号
本发明公开了一种基于梯度方向直方图的人脸活体检测方法,包括以下步骤:1)构建训练样本集;2)提取各训练样本图像的梯度方向直方图特征H;3)分别计算训练样本图像的HOG特征H与各真实人脸灰度图的平均HOG特征HTmean及各照片人脸灰度图... 详细信息
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