高效即时学习框架及局部模型的训练方法

AITNT
正文
推荐专利
高效即时学习框架及局部模型的训练方法
申请号:CN202410957045
申请日期:2024-07-17
公开号:CN118917373A
公开日期:2024-11-08
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种高效即时学习框架、局部模型的训练方法及存储介质。所述高效即时学习框架包括相似样本选择模块及学习器模块。所述相似样本选择模块包括相似度计算单元、样本长度计算单元及子集划分单元。所述学习器模块包括输入层、多分支变尺度卷积单元、平坦化层、全连接层及加权求和层。该高效即时学习框架、局部模型的训练方法及存储介质均能显著提升即时学习的效率及样本选择相似度,并且具有较强的非线性映射能力。
技术关键词
初始聚类中心 神经网络结构 平坦化层 多分支 学习器 框架 训练样本集 非线性 模块 输出特征 计算机 指标 可读存储介质 精度 变量 尺寸 指令
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种工业物联网边缘端数据轻量化处理方法及系统
工业物联网 工业现场设备 神经网络结构 YOLO模型 识别缺陷
2
工业互联网大数据快速聚类方法及系统
工业互联网 聚类方法 代表 大数据 矩阵
3
基于人工智能的铁路沿线环境识别方法和系统
空间分布特征 激光点云数据 环境识别方法 点云模型 神经网络结构
4
一种变压器用气体泄漏智能检测系统及方法
泄漏智能 变压器 训练样本集 分区 工况
5
一种基于多目标识别的视频监控动态布控方法
动态布控 视频 区域生长算法 HSV颜色空间 投影变换矩阵
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