[发明专利]基于非局部神经网络的机器学习模型有效
| 申请号： | 201880086764.3 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN111602147B | 公开（公告）日： | 2023-07-07 |
| 发明（设计）人： | 何恺明;罗斯·格尔希克;王晓龙 | 申请（专利权）人： | 元平台公司 |
| 主分类号： | G06N3/082 | 分类号： | G06N3/082;G06F16/903;G06F17/15;G06N3/048;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/04;G06N3/042 |
| 代理公司： | 北京安信方达知识产权代理有限公司 11262 | 代理人： | 俞立文;杨明钊 |
| 地址： | 美国加利*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 在一个实施例中，一种方法包括：基于包括多个阶段的神经网络来训练基线机器学习模型，其中每个阶段包括多个神经块；访问分别包括多个内容对象的多个训练样本；确定一个或更多个非局部操作，其中每个非局部操作基于一个或更多个成对函数和一个或更多个一元函数；基于该多个训练样本和该一个或更多个非局部操作来生成一个或更多个非局部块；从神经网络的多个阶段中确定一个阶段；以及通过在神经网络的所确定阶段中的多个神经块中的至少两个神经块之间插入一个或更多个非局部块中的每一个来训练非局部机器学习模型。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 局部 神经网络 机器 学习 模型 | ||
【主权项】：
暂无信息
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