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公开(公告)号：CN114861764A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210376289.1
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种基于AUC优化的多类别分类方法，包括：构建多类别场景的初始多分类器；根据该多类别场景的AUC指标构建多分类器AUC指标，并构建该多分类器AUC指标的损失函数；对该损失函数进行优化；通过优化后的损失函数对该初始多分类器进行训练，以得到最终分类器；以该最终分类器在该多类别场景下进行多类别分类。
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公开(公告)号：CN114417975A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111591020.7
申请日：2021-12-23
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V20/69 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/778 , G06V10/82 , G06F16/35
Abstract: 本发明提出一种基于基于深度PU学习与类别先验估计的数据分类方法和系统，本发明能同时估计类别先验，并利用所得先验估计学习深度模型，而无需已知数据的真实先验分布，从而更适用于PU学习在实际场景中的应用。本发明所提出的迭代框架包括将网络的预测分数建模为GMM，从而估计正类先验；基于正类先验的估计值，进行无偏PU学习；进而结合半监督学习的平均教师、温度锐化等技术，提高算法性能和稳定性。该框架能应用于包括计算机视觉、推荐系统、生物医疗等在内各领域的PU问题，并且效果优异，兼具科学价值和实用价值。
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公开(公告)号：CN113034537A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110220558.0
申请日：2021-02-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提出一种基于多几何模型融合的结构一致性运动分割方法，包括：根据目标视频中多个几何模型的跟踪点的已知轨迹信息，获取各跟踪点之间的相似度，构建为基础相似度矩阵；更新该基础相似度矩阵直至收敛；对该基础相似度矩阵进行聚合得到共识相似度矩阵；对该共识相似度矩阵进行谱聚类得到运动分割标签；通过该运动分割标签对该几何模型进行运动分割。还提出一种基于多几何模型融合的结构一致性运动分割系统，以及一种数据处理装置。
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公开(公告)号：CN112182245A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011040457.7
申请日：2020-09-28
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明实施例提供了一种知识图谱嵌入模型的训练方法、系统和电子设备，训练方法包括：A1、用对偶四元数构建知识图谱嵌入模型的嵌入空间，通过对偶四元数将知识图谱中的关系建模为嵌入空间中的旋转和平移；A2、从预设知识图谱中的正样本中进行负采样以生成负样本；A3、对正样本和负样本进行初始化，得到包含以初始嵌入向量表示的正样本和负样本的训练集；A4、利用所述训练集对所述知识图谱嵌入模型进行迭代训练至收敛。本发明构造的新模型可以同时兼具旋转的性能和平移的性能，使得训练得到的知识图谱嵌入模型的嵌入性能得到提升，输出的实体嵌入或者关系嵌入能够更准确地表达预设知识图谱中的实体或者关系。
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公开(公告)号：CN114861764B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210376289.1
申请日：2022-04-11
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F18/2431 , G06F18/241 , G06N3/09 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出一种基于AUC优化的多类别分类方法，包括：构建多类别场景的初始多分类器；根据该多类别场景的AUC指标构建多分类器AUC指标，并构建该多分类器AUC指标的损失函数；对该损失函数进行优化；通过优化后的损失函数对该初始多分类器进行训练，以得到最终分类器；以该最终分类器在该多类别场景下进行多类别分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118982719A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411121102.9
申请日：2024-08-15
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种用于训练图像分类模型的方法，包括：获取当前批次的样本，该批次的样本构成的集合具有长尾分布的性质；将当前批次的样本图像输入模型，利用模型参数确定输入图像的第一分类预测值，根据第一分类预测值、标签和总损失函数确定第一梯度，总损失函数为原始损失函数减去加权系数乘以锐度优化损失函数；根据当前批次中属于每个类别的样本图像对应的第一分类预测值和标签，确定模型参数对应的扰动；将模型参数与扰动相加，得到扰动参数；将当前批次的样本图像输入模型，利用模型的扰动参数确定输入图像的第二分类预测值，根据第二分类预测值、标签和锐度优化损失函数，确定第二梯度；根据第一梯度和第二梯度，更新所述模型参数。
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公开(公告)号：CN117422949A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311411692.4
申请日：2023-10-27
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/26 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供了一种图像分割训练方法，包括：A1、从预设的图像数据集中，采样一个批次的多个图像；A2、利用当前批次获得的每张基准图像及其候选集合中的每张图像构建一个图像对，得到多个图像对；A3、根据图像对以及当前批次的多个图像分别输入在线分支、目标分支得到的特征图，确定基于图像级子损失和图像块级子损失的总损失；A4、固定目标分支参数，根据总损失更新在线分支的参数；A5、利用历史的多个在线分支的参数，通过指数滑动平均策略更新目标分支的参数；A6、重复步骤A1‑A5以进行自监督训练，直到在线分支训练至收敛后转至步骤A7；A7、获取图像分割模型；A8、利用有监督的图像分割训练集训练图像分割模型，得到经训练的图像分割模型。
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公开(公告)号：CN112184391B
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202011109159.9
申请日：2020-10-16
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q30/0601 , G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种推荐模型的训练方法、介质、电子设备和推荐模型，训练方法包括A1、构建推荐模型、损失构建模块和多目标优化模块；A2、获取不同用户的商品交互记录，根据用户属性设置不同的用户组；A3、利用商品交互记录对推荐模型进行多次迭代训练至收敛，其中，每次训练包括：A31、用推荐模型从本次获取的商品交互记录中学习用户对商品的决策过程，获取用户对所有商品的偏好概率；A32、基于用户对所有商品的偏好概率，损失构建模块构建第一损失函数用于计算针对不同用户的推荐准确性损失以及构建连续可微的第二损失函数用于计算针对不同的用户组的推荐公平性损失；A33、多目标优化模块根据推荐准确性损失和推荐公平性损失确定参数更新方向。
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公开(公告)号：CN116308618A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310055941.4
申请日：2023-01-18
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06Q30/0601 , G06Q30/0251 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种推荐模型的训练方法，所述方法包括：S1、获取训练集；S2、利用步骤S1中获得的训练集对推荐模型进行多轮训练直至收敛，且每轮训练包括：S21、获取该用户对应的多个兴趣表征向量，获取该商品对应的属性表征向量；S22、将所有用户的所有兴趣表征向量和所有商品的属性表征向量分别映射到度量空间，以获得每个用户对应的所有兴趣映射向量和每个商品对应的属性映射向量；S23、依次计算每个商品的属性映射向量与每一个用户的所有兴趣映射向量之间的距离并确定每个商品的属性映射向量与每一个用户的所有兴趣映射向量之间的距离中的最小距离；S24、基于步骤S23中获得的最小距离计算偏好损失；S25、基于步骤S24中获得的损失更新推荐模型的参数。
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公开(公告)号：CN113034537B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202110220558.0
申请日：2021-02-26
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06T7/215 , G06V20/40 , G06V10/762
Abstract: 本发明提出一种基于多几何模型融合的结构一致性运动分割方法，包括：根据目标视频中多个几何模型的跟踪点的已知轨迹信息，获取各跟踪点之间的相似度，构建为基础相似度矩阵；更新该基础相似度矩阵直至收敛；对该基础相似度矩阵进行聚合得到共识相似度矩阵；对该共识相似度矩阵进行谱聚类得到运动分割标签；通过该运动分割标签对该几何模型进行运动分割。还提出一种基于多几何模型融合的结构一致性运动分割系统，以及一种数据处理装置。
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