神经网络模型的训练方法、数据处理的方法及装置.pdf
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神经网络模型的训练方法、数据处理的方法及装置.pdf
本申请提供了人工智能领域中的一种神经网络模型的训练方法、数据处理的方法及装置,该训练方法包括:基于第二训练数据集对神经网络模型进行训练,得到目标神经网络模型,神经网络模型包括专家网络层,专家网络层包括第一业务领域的第一专家网络,第一专家网络的初始权重是根据第一词向量矩阵确定的,第一词向量矩阵是基于第一业务领域的第一训练数据集训练得到的。本申请的方法能够减少模型的训练时间,提高模型的训练效率。
模型训练方法、数据处理方法及装置.pdf
本申请涉及一种模型训练方法、数据处理方法及装置,所述模型训练方法包括:获取第一训练集,第一训练集中包括多个第一稀疏矩阵,每个第一稀疏矩阵表示一个角度域和时延域的信道状态信息;将第一稀疏矩阵输入编码网络,输出第一均值矩阵和第一尺度矩阵;根据第一均值矩阵和第一尺度矩阵,构建第一量化矩阵;将第一量化矩阵输入解码网络,输出第一估计矩阵和第一指示矩阵;根据第一均值矩阵和第一尺度矩阵,确定第一损失;根据第一估计矩阵和第一指示矩阵,确定第二损失;基于第一损失和第二损失调整编码网络的参数以及解码网络的参数。本申请实施例能
数据处理方法、数据处理模型的训练方法及装置.pdf
本发明实施例公开了一种数据处理方法、数据处理模型的训练方法及装置,其中,该数据处理方法通过根据与目标实体节点之间的实体关系相同的邻居实体节点与目标实体节点得到第一子图,根据第一子图中目标实体节点与邻居实体节点的连接结构,得到第一子图中所有实体节点的实体节点特征集合,根据实体节点特征集合得到第一子图的第一子图特征,聚合多个第一子图特征得到目标实体节点对应的目标实体特征,由于目标实体特征根据多个对应不同实体关系的第一子图聚合得到,因而最终得到的目标实体特征嵌入了不同实体关系对应的特征信息,从而使得目标实体特征
神经网络模型的训练方法及装置.pdf
本申请提供了一种神经网络模型的训练方法及装置,涉及人工智能技术及云技术;方法包括:通过神经网络模型对标注有目标标签的训练样本进行预测,得到所述训练样本的预测标签;获取所述目标标签与所述预测标签之间的误差,并在所述神经网络模型中对所述误差进行反向传播;获取所述神经网络模型包含的各个网络层的缩放值,所述缩放值用于指示对反向传播至相应网络层的误差进行缩小或放大的比例;在反向传播所述误差的过程中,分别基于所述神经网络模型的各个网络层的缩放值,对反向传播至相应网络层的误差进行缩放处理;基于缩放处理后的误差,对所述神
神经网络模型的训练方法及装置.pdf
本说明书实施例提供一种神经网络模型的训练方法及装置。模型训练过程包括若干子训练过程,一个子训练过程包括预设数量个训练周期。在第N子训练过程的第M训练周期中,当第N子训练过程非首个子训练过程,且第M训练周期非首个训练周期时,基于第N‑1子训练过程的最后一个训练周期训练结束时得到的第一目标模型,以及第N子训练过程中的第M‑1训练周期训练结束时得到的第二目标模型,对待训练神经网络模型的训练过程进行调整,更新待训练神经网络模型。