搜索方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质.pdf
曾琪****是我
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搜索方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质.pdf
本公开提供了一种搜索方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质,涉及人工智能技术领域,具体为深度学习、图像处理、计算机视觉技术领域,可应用于视频处理等场景。具体实现方案为:获取对多个候选视频分别进行特征提取得到的局部特征和语义特征,局部特征用于表征对应候选视频的风格、外观中的至少一项,语义特征用于表征对应候选视频中内容主体所属的类别;对局部特征和语义特征进行特征融合,得到融合特征。由此,在根据文本搜索视频的场景下,同时基于各候选视频的语义特征(即深层特征)和局部特征(即浅层特征),从各候选视频中确定与搜索文
模型训练方法和装置、电子设备、存储介质.pdf
本实施例提供一种模型训练方法和装置、电子设备、存储介质,属于机器学习技术领域。该方法包括:通过将联邦学习与区块链技术进行结合,使想要记账的记账节点从原始区块链中获取记账权,不再依赖于单一的中心节点记账,提高模型训练的安全性,记账节点根据记账权更新本地模型的初始模型参数,得到目标模型参数,根据目标模型参数,记账节点将预记账的新区块添加至原始区块链中,得到当前区块,记账节点获取当前区块链的区块模型参数,根据区块模型参数的梯度更新本地模型,得到目标模型,通过不断更新区块模型参数来更新本地模型,得到目标模型,能够
批改模型训练方法、批改方法、装置、电子设备和介质.pdf
本公开涉及一种批改模型训练方法、批改方法、装置、电子设备和介质;其中,候选批改模型包括第一分支和第二分支,该方法包括:将训练样本中的作答图像和训练样本中的题目描述字符串输入候选批改模型的第一分支,得到第一图像特征;基于候选批改模型的第二分支,根据第一图像特征和训练样本中的答案描述字符串,获得预测结果;基于预设损失函数,根据预测结果对第一分支和第二分支进行训练,获得训练后的目标批改模型。本公开实施例能够有效实现对作图题的作答图像的准确批改。
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本公开的实施例公开了信息筛选方法、模型训练方法、装置、电子设备和介质。该方法的一具体实施方式包括:获取针对目标物品的物品评论信息集;对物品评论信息集中的每个物品评论信息进行预处理,以生成预处理后物品评论信息,得到预处理后物品评论信息集;将每个预处理后物品评论信息输入至评论观点生成模型,以输出用户观点信息,得到用户观点信息集;从多个物品属性中筛选出对应属性观点信息满足第一预设条件的物品属性,得到至少一个物品属性;从至少一个物品属性的属性观点信息中筛选出满足第二预设条件的属性观点信息,作为物品印象观点信息,得
模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质.pdf
本申请公开了一种模型训练方法、装置、电子设备和可读存储介质,属于移动终端技术领域。所述方法应用于电子设备,该方法包括:检测是否接收到用户输入的第一语音信息;在接收到所述第一语音信息的情况下,根据所述第一语音信息确定所述用户的年龄;若所述用户的年龄满足预设条件,则获取与该年龄匹配的目标声纹录入模式;在目标声纹录入模式下采集用户输入的第二语音信息,并根据所述第二语音信息训练声纹模型。本申请通过利用第一语音信息获取与用户年龄匹配的目标声纹录入模式在一定程度上可以用户的使用体验。