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  • 本发明公开了一种面向资源受限场景可塑性重放的端侧多模态持续学习方法,包括以下步骤:S1:通过动态掩码模块对在资源受限下的端侧设备进行动态正则化与权重演化约束;S2:通过仿射量化协同模块基于损失动态调整模型架构并量化优化特征;S3:通过多尺度...
  • 本发明公开了一种基于最优概率流的联邦学习参数聚合方法和系统。该方法用于中央服务器和多个客户端的联邦学习,中央服务器设有流匹配模型,用于学习所有客户端上传参数的经验分布,并且在每一轮通信中,执行以下步骤:中央服务器将当前的全局机器学习模型的参...
  • 本申请提供一种基于联邦学习的终端Agent知识协同更新方法、系统、终端、介质及产品。该方法通过重复多次专家Agent本地模型训练、参数融合以及本地模型适配更新,实现了知识从分散到融合再到适配更新的全流程进化,各终端Agent的知识覆盖范围逐...
  • 本发明公开了一种用于多语言大模型联邦学习的动态跨语言协作方法,旨在解决数据隐私、语言异质性和灾难性遗忘下的协同训练难题。该方法由服务器与多个客户端协同执行:客户端上报语义摘要;服务器据此动态聚类形成语义相似的协作组;继而进行组内多轮迭代训练...
  • 本发明请求保护一种基于残差解耦的个性化联邦学习模型训练与分析方法,属于联邦学习技术领域。所述方法在参与节点侧通过残差结构将模型解耦为全局模型与残差模型。所述全局模型的参数参与联邦参数聚合更新,以保持模型整体泛化性;所述残差模型作为参与节点私...
  • 本发明公开了一种基于低精度本地训练与高精度聚合的联邦学习方法和系统,其中客户端获取本地训练样本进行一个轮次的本地模型训练,在训练中,采用低精度量化计算模型参数的更新值、前向传播中的激活值、反向传播中的误差信号、梯度,以及随机梯度下降优化器中...
  • 本发明公开了一种基于集成蒸馏和对比学习的联邦学习训练方法,包括以下步骤:步骤S1、蒸馏模块收集来自不同客户端的不同架构本地模型用于集成蒸馏训练,得到可以传输的参数量小的集成模型并上传到服务端;步骤S2、服务端借助公开的无监督数据进行对比学习...
  • 本发明公开了一种基于分层蒸馏与强化学习的大模型边缘部署方法及系统,属于人工智能与边缘计算技术领域。方法包括:获取原始数据集并对其中少量数据进行人工标注,形成有标注数据集和无标注数据集;利用有标注数据集通过强化学习方法微调大模型得到教师模型;...
  • 本申请涉及人工智能中间件领域,提供一种基于语义抗干扰聚合的过空计算联邦学习方法及系统,包括:接收叠加信号;对叠加信号进行迭代解码,确定各边缘设备对应的第二语义表示信息;对各第二语义表示信息执行中位数聚合,得到各第二语义信息对应的聚合表示信息...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的数据共享交换方法,涉及计算机技术领域,本发明基于状态元数据的动态评估,将实时交通事件、车辆时空状态与设备质量共同映射为价值评估分数,使客户端参与决策随事件演化实时更新,从而降低静态轨迹相似度在突发场景下对关键数...
  • 本发明提供了一种面向机器人视觉的模型异构联邦学习分组蒸馏方法,包括:步骤1、云服务器与两个以上客户端建立通信连接,并初始化联邦学习任务参数,服务器根据系统设定,为不同客户端分配结构异构的模型,在特征提取模块与分类预测模块之间引入特征同构表示...
  • 本发明提供一种面向模型异构的代理特征协同合成与元知识演化的联邦学习方法及系统,重复执行全局操作与本地操作的多轮迭代,直至联邦学习模型满足收敛条件;服务器端的全局操作包括:接收各客户端上传的元梯度并进行安全聚合,更新全局共享模块参数;客户端的...
  • 本申请提供了一种模型训练方法及装置、设备、存储介质及程序产品,涉及计算机技术领域。通过获取的遗忘数据集中的训练样本对应的目标嵌入矩阵和对应的结构信息,分别确定第一损失和第二损失,然后基于第一损失和第二损失确定目标损失,进而基于目标损失,对目...
  • 本申请公开了一种风力发电预测模型训练和应用方法、设备及介质,涉及风力发电技术领域,该方法包括:获取训练集;训练集包括若干样本历史时间段的样本风电特征时间序列以及每一样本历史时间段的未来时刻的风电功率;经预处理后,对清洗后样本风电特征时间序列...
  • 公开了一种电子设备、可执行文件生成方法及计算机可读存储介质。电子设备包括:处理器;处理器被配置为:获取第一计算图;确定第一计算图中第一算子对应的输入张量和输入标记张量;输入标记张量用于标识输入张量中的变量区域和/或常量区域;基于输入张量、输...
  • 本发明提出了一种基于多种群进化框架的自适应知识迁移多任务优化方法,包括以下步骤:1)初始化每个任务的种群;2)根据迁移概率选择自身进化或迁移进化生成子代,当个体选择迁移进化时,使用增强迁移策略提升迁移效果;3)通过环境选择生成下一代种群,迁...
  • 本申请实施例公开了一种数据处理方法,包括:接收查询指令,查询指令指示第一节点、第二节点和第一阈值;根据查询指令获得第一路径图,第一路径图包括第一节点和第二节点在内的多个节点,多个节点之间通过边连接;基于第一边,得到第一节点与第二节点之间的目...
  • 提供了用于使用一个或多个大语言模型(LLM)(150)基于由主题专家提供的功能指令(144)而无需技术专家或软件工程专家的输入来自动生成人工智能(AI)代理的方法和系统。该主题专家可以将用于生成该AI代理的任务描述(142)和一个或多个另外...
  • 本申请公开了一种决策树的生成方法、装置和存储介质及电子设备。其中,该方法包括:从状态仿真树中确定当前状态节点;从目标状态机图中,确定与当前状态节点匹配的第一状态机节点;根据第一状态机节点指向的至少一个第二状态机节点,确定第一行驶状态集;在第...
  • 本发明提供一种基于低秩自适应的领域大模型微调方法及系统,该方法包括:根据领域用户提交的问题生成问题数据集;基于问题数据集,分别获取领域专家提供的专家答案和领域大模型生成的推理答案,形成专家答案和推理答案数据集;利用获取答案时生成的专家特征向...
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