[发明专利]一种机器学习模型的编码解码方法与装置有效
| 申请号： | 201811293226.X | 申请日： | 2018-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN109472366B | 公开（公告）日： | 2020-07-24 |
| 发明（设计）人： | 刘红丽;李峰;刘宏刚 | 申请（专利权）人： | 苏州浪潮智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京连和连知识产权代理有限公司 11278 | 代理人： | 刘小峰 |
| 地址： | 215100 江苏省苏州市吴*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种机器学习模型的编码解码方法与装置，包括：采集原始数据并对原始数据进行抽样；使用模型生成器将原始数据编码为模型编码；使用模型解码器将模型编码的抽样结果解码为有效模型；使用原始数据训练有效模型。本发明的技术方案能够针对不同机器学习模型或不同类型的机器学习模型进行编码解码，降低计算复杂度，快速生成机器学习模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 机器 学习 模型 编码 解码 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种机器学习模型的编码解码方法，其特征在于，包括以下步骤：采集原始数据并对所述原始数据进行抽样；使用模型生成器将所述原始数据的抽样结果编码为模型编码；使用模型解码器将所述模型编码解码为有效模型；使用所述原始数据训练所述有效模型。
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