机器翻译模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
大渊****公主
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机器翻译模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明实施例公开了一种机器翻译模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质。其中,机器翻译模型包括:编码器模块、解码器模块以及对抗生成模块;方法包括:获取训练样本集,并确定与训练样本集对应的第一训练样本集以及第二训练样本集;依次将训练样本集输入至编码器模块以及解码器模块,得到参考编码器权重参数以及参考解码器权重参数;依次将第一训练样本集以及第二训练样本集输入至编码器模块以及对抗生成模块,得到目标编码器权重参数;根据目标编码器权重参数对参考解码器权重参数进行更新,并在满足训练停止条件时,得到目标机器翻译模型。本
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本公开实施例公开了一种模型训练方法、机器翻译方法、装置、设备及存储介质。模型训练方法包括:通过神经网络剪枝技术确定第一翻译模型中各参数对第一领域翻译结果的影响度,得到第一参数和第二参数;利用第一领域的第一语料训练第一参数,得到第二翻译模型,第二参数不变;利用目标领域的语料训练第二翻译模型的目标参数,得到目标翻译模型,其他参数不变,目标参数为部分或全部第二参数。该方案利用第一领域的语料训练第一参数,训练结束后,利用目标域的语料训练第二参数,最终得到的模型既保留了第一领域的信息又增加了目标领域的信息,提高了目
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本公开提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质,该模型训练方法包括:通过宿主机进程获取训练数据,并针对采用主从结构的训练节点集群对训练数据进行划分得到多个子训练数据;训练节点集群包括主节点和多个工作节点,宿主机进程运行于非可信执行环境内,训练节点集群运行于可信执行环境内;通过宿主机进程对每个子训练数据进行加密,并将加密后的子训练数据存储至宿主机进程的共享内存中;控制主节点及各个工作节点分别根据对应的数据存储地址从共享内存中获取对应的加密的子训练数据,并使用各自对应的解密的子训练数据分别对预设模型进
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本申请提供一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质,涉及信息处理技术领域,用于提高神经网络模型预测多个出行指标的预测准确度。该方法包括:获取目标用户的样本数据;将样本数据输入预设神经网络模型中,预测目标用户在第二时间段的多个出行指标中每个出行指标的预测准确度;第二时间段为第一时间段后的时间段;根据每个出行指标的预测准确度,以及每个出行指标的预测准确度对应的第一权重值,确定预设神经网络模型的预测准确度;根据预设神经网络模型的预测准确度,确定用户出行预测模型。这样,依据每个出行指标的预测准确度和权重值调整神
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本公开提供了一种模型训练方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能领域,尤其涉及神经网络、大数据等技术领域。具体实现方案为:将视频样本输入待训练的多模态特征提取模型,得到视频特征和文本特征;采用同一视频样本的视频特征和文本特征构建正样本,不同视频样本的视频特征和文本特征构建负样本;基于正负样本训练多模态特征提取模型的;进而采用已训练的多模态特征提取模型提取视频特征和文本特征;采用文本特征和视频特征的融合特征微调目标任务的网络模型。本公开实施例中自动标注出正负样本,能够支持采用海量数据训练多模态特征提取模