用于加固机器学习模型的学习输入预处理.pdf
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相关资料
用于加固机器学习模型的学习输入预处理.pdf
提供了用于由一个或多个处理器在计算系统中保护机器学习模型的各种实施例。通过应用来自一个或多个机器学习模型的选定预处理操作的多个组合中的一个或更多个组合、用于加固所述一个或多个机器学习模型的数据集、一列预处理器以及选定数目的学习器,提供了针对对抗攻击而被保护的一个或多个加固的机器学习模型。
生成机器学习模型的输入数据.pdf
针对一组训练日期中的每一者,一种计算机实施方法包括:针对包括所述训练日期的日期序列中的每一者,接收表示预定的一组日期依赖性特征的值的输入数据阵列;接收对应于在所述训练日期对预定度量的评估的目标输出;以及执行更新例程,包括:使用神经网络的第一层来处理用于每一日期的所述输入数据阵列,使用所述神经网络的第二层来处理所得中间数据阵列以生成网络输出,以及在所述目标输出与所述网络输出之间的误差的负梯度的方向上更新所述神经网络的参数的值。然后,所述数据处理系统被布置成通过使用所述神经网络的所述第一层处理用于给定日期序列
用于训练机器学习模型的方法和装置.pdf
本申请涉及机器学习技术,特别涉及用于训练机器学习模型的方法、装置、计算机系统和用于实施该方法的计算机可读存储介质。按照本申请一个方面的用于训练机器学习模型的方法包括:生成训练样本集;基于训练样本集构建关系网络,各训练样本构成关系网络的节点,基于训练样本之间交互的存在性来定义节点之间的关系,并将训练样本的基础属性用作相应节点的属性;以及利用训练样本集来训练用于对关系网络中的节点进行分类的图神经网络以得到分类器,用于训练图神经网络的目标函数包含第一目标函数和第二目标函数,第一目标函数用于表示图神经网络输出的节
用于训练机器学习模型的设备和方法.pdf
用于训练机器学习模型的方法,包括:产生训练数据图像对,每个训练数据图像对具有显示对象的训练摄像机图像和描述符值目标图像,产生训练摄像机图像和描述符值目标图像包括:选择对象相对于预先给定的摄像机的位置;选择对象相对于预先给定的摄像机的取向;将该取向适配于针对所选择位置和所选择取向预先给定的参考取向,在参考取向情况下该对象具有与在所选择取向情况下相同的到摄像机的图像平面上的投影;通过产生具有所选择的位置和从摄像机来看参考取向的对象的摄像机图像产生训练摄像机图像,并产生描述符值目标图像,并在使用训练数据图像对作
用于智能运维的AI模型输入数据预处理方法.pdf
本发明公开了用于智能运维的AI模型输入数据预处理方法,包括训练步骤和预测步骤,训练步骤包括:分别从ES数据库中查询得到本次需要增量训练的指定时间段内实时进程数量和实时线程数量的时序指标值,按照指标类型遍历时序性指标数据;判断每个指标类型的序列中是否包含缺失值;若中位数<10则将中位数改为10,再将该指标类型的所有时序指标值统一除以10进行缩小;若中位数≥10,将该指标类型的所有时序指标值统一除以中位数进行缩小;得到新的时序数据列表;再从mysql数据库中查询之前保存的bytes对象,直接反序列化后得到的列