对话生成模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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对话生成模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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图像生成模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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模型训练方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
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本申请提供一种模型训练方法和装置,该方法包括:获取原始数据集和多个样本集;获取每个样本集中的训练节点关系图以及训练节点及其邻接节点的训练特征向量作为输入值;将输入值输入多层感知器,并利用多层感知器卷积公式聚合,使得在第k次聚合中利用每个训练节点及其邻接节点在第k?1次聚合得到的向量表示,获得每个训练节点在第k次聚合后的向量表示,并且将预定次数聚合后的向量表示输出为每个训练节点的输出值;针对每个样本集,利用输入值和输出值进行模型修正,获得每个样本集的子模型;以及对子模型进行模型融合以获得图神经网络模型。本申