[发明专利]产生式模型的训练方法、数据生成方法、装置、介质和设备有效
| 申请号： | 202010697904.X | 申请日： | 2020-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN111598189B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 陈键飞;朱军;田天 | 申请（专利权）人： | 北京瑞莱智慧科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京志霖恒远知识产权代理事务所(普通合伙) 11435 | 代理人： | 郭栋梁 |
| 地址： | 100084 北京市海淀区中*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明的实施方式提供了一种产生式模型的训练方法，所述产生式模型包括数据增广网络和概率变换网络，所述方法包括：通过所述数据增广网络基于训练数据和一随机数进行数据增广；计算增广得到的数据的概率密度；将所述训练数据和增广得到的数据拼接；通过所述概率变换网络基于拼接后的数据进行变换；获取变换后的拼接数据的概率密度；以使增广得到的数据的概率密度和变换得到的数据的概率密度之差最小为目标进行优化，以更新所述数据增广网络和概率变换网络的参数。此外，本发明的实施方式提供了一种数据生成方法。本发明的产生式模型的训练方法和数据生成方法，基于变分思想学习最优的数据增广网络和概率变换网络，能够提升模型的表达能力。 | ||
| 搜索关键词： | 产生 模型 训练 方法 数据 生成 装置 介质 设备 | ||
【主权项】：
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