摘要
本公开提供了一种模型训练方法,应用于人工智能技术领域。该方法包括:利用双塔模型中的用户塔模型分别对样本用户的查询信息和样本产品的描述信息进行编码,得到针对样本用户的第一样本用户编码向量和针对样本产品的第一样本产品编码向量;利用双塔模型中的产品塔模型分别对查询信息和描述信息进行编码,得到针对样本用户的第二样本用户编码向量和针对样本产品的第二样本产品编码向量;根据第一样本用户编码向量和第二样本产品编码向量之间的相似度,第二样本用户编码向量和第一样本产品编码向量之间的相似度,对双塔模型的网络参数进行调整,得到经训练的双塔模型。本公开还提供了一种检索方法、装置、电子设备及存储介质。
技术关键词
编码向量
样本
模型训练方法
索引
信息编码
检索方法
编码模块
模型训练装置
处理器
节点
电子设备
人工智能技术
检索装置
计算机程序产品
参数
邻居
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
光学遥感数据
地表反射率
XGBoost模型
识别算法
太阳方位角
二叉决策树
可编程交换机
查找表
三态内容寻址存储器
训练神经网络模型
支持向量机模型
误差修正方法
时间段
训练集
样本
脑电信号分类
变量
模型分布参数
动态
分类模型训练方法