一种基于AI学员课后点评方法和系统

AITNT
正文
推荐专利
一种基于AI学员课后点评方法和系统
申请号:CN202410811999
申请日期:2024-06-21
公开号:CN118378956B
公开日期:2024-11-15
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种基于AI学员课后点评方法和系统,所述方法包括:获取学员学习数据,并对所述学习数据进行数据预处理,其中学习数据包括兴趣数据,基于学习数据构建多维度点评数据,根据学员学习数据构建学员学习的兴趣矩阵;确定隐类数据,并根据LFM模型算法和隐类数据将兴趣矩阵分解成隐类关系矩阵,其中隐类关系矩阵包括多维点评数据;将隐类关系矩阵输入到Transformer模型的多头注意力机制层中,通过多头注意力机制层连接的全连接前馈神经网络进行网络层的权重调整;在所述Transformer模型的输出层利用激活函数输出对应学员的输出点评数据,用于个性化点评对应的学员的学习数据。
技术关键词
点评方法 多头注意力机制 矩阵 兴趣 对象 前馈神经网络 模型算法 数据预处理方法 映射关系建立 数据获取方法 点评系统 线性插值法 可读存储介质 拼接算法 数值 计算机 定义
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种用于多器官分割的多尺度特征融合三重分支网络的方法
多尺度特征融合 多层感知器 分支 网络 编码器
2
基于联合优化稀疏信道估计的多通道水声OFDM通信方法及系统
水声OFDM通信 信道估计 压缩感知技术 匹配追踪算法 多通道
3
面向多模态数据的情绪状态识别方法、装置、设备及介质
情绪状态识别方法 面向多模态数据 神经网络模型 深度学习模型 情绪识别模型
4
基于深度学习的换流阀故障检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品
换流阀故障 时序 样本 频域特征提取 信号特征信息
5
一种数据驱动交互过程学习的机器人柔顺控制方法
跟踪期望姿态 姿态误差 指令 机器人系统 元素
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号