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公开(公告)号：CN113610215B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110778034.3
申请日：2021-07-09
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种任务处理网络生成、任务处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取目标任务对应的多媒体资源和任务标注结果；将包括掩码学习参数和预设衰减参数的预设掩码信息插入预设深度学习网络，得到待训练网络，若预设衰减参数小于等于第一预设阈值，预设掩码信息为零，或与一的差值小于等于第二预设阈值；将多媒体资源输入待训练网络，得到第一预测任务结果；根据任务标注结果、第一预测任务结果和掩码学习参数，确定第一损失信息，并训练待训练网络，得到初始任务处理网络；基于初始任务处理网络中的预设掩码信息，对初始任务处理网络进行剪枝处理，得到目标任务处理网络。利用本公开实施例可以平衡网络的资源消耗量与网络精度。
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公开(公告)号：CN114546796A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202111635602.0
申请日：2021-12-29
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F11/34
Abstract: 本公开关于一种点击行为预测方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：获取与账户的特征信息和目标多媒体资源的特征信息对应的一阶特征向量和二阶交叉特征向量；将二阶交叉特征向量输入点击行为预测模型的点击行为预测网络，输出初始预测向量；将一阶特征向量输入特征权重层，得到与一阶特征向量对应的目标权重矩阵，并根据目标权重矩阵输出权重化的一阶特征标量；将初始预测向量和权重化的一阶特征标量拼接后输入至点击行为预测模型的输出层，得到点击行为预测结果。本方法中的权重参数可以适应不同的数据分布，且在不过多增加模型的计算复杂度的前提下提高了模型对特征数据的记忆能力，进一步提高了预测的准确度。
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公开(公告)号：CN112734005B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011623061.5
申请日：2020-12-31
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种预测模型的确定方法、装置、电子设备及存储介质，以自动确定预测模型中嵌入层的输出维度，从而从整体上有效提升预测模型的性能。该方法包括：获取第一用户行为信息；根据第一用户行为信息训练初始网络模型，得到至少一个子网络；初始网络模型包括至少一个嵌入层；初始网络模型中嵌入层的初始输出维度为候选输出维度中的最大输出维度；子网络用于预测用户处理资源的概率；输出维度组合包括对应子网络中每个嵌入层的输出维度；确定至少一个子网络中的目标子网络；目标子网络的预测精度大于或等于阈值；根据目标子网络的嵌入层的输出维度组合，确定预测模型；预测模型用于预测用户处理资源的概率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113918826A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111529876.1
申请日：2021-12-15
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本公开关于一种投放信息处理方法、资源预测模型训练方法及装置，所述方法包括：确定目标投放信息在当前投放周期的起始状态特征信息；获取资源预测模型；所述资源预测模型包括条件变分自编码网络和预测执行网络；将起始状态特征信息，输入到所述条件变分自编码网络进行资源预测，得到第一资源；将起始状态特征信息，以及所述第一资源输入到所述预测执行网络进行资源预测，得到第二资源；基于所述第一资源和所述第二资源得到所述目标投放信息对应的目标资源；所述目标资源为使得所述目标投放信息在所述当前投放周期的投放收益满足目标投放收益的预测资源。本公开能够提高资源分配的合理性，进而提高投放信息遴选的效率。
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公开(公告)号：CN113657411A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110970481.9
申请日：2021-08-23
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本申请提供一种神经网络模型的训练方法、图像特征提取方法及相关装置，用于解决相关技术中自监督学习对硬件要求高且训练速度低的问题。在本申请实施例提供的对比学习方法中，提出了困难负样本对的概念，通过构建正样本对和困难负样本对，能够使得神经网络模型学习到正样本之间的特征，而且能够准确的区分差别较小的负样本。由此，保证了对困难负样本的学习，即保证了对差别较大的负样本的学习，使得神经网络模型能够准确的提取图像特征。
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公开(公告)号：CN113254707A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110648188.0
申请日：2021-06-10
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06F16/735
Abstract: 本公开关于模型确定、关联媒体资源确定方法和装置，所述模型确定方法包括：确定第三媒体资源；确定第一媒体资源以及第二媒体资源和第三媒体资源之间的关联操作信息；根据关联操作信息确定第一媒体资源和第二媒体资源的目标关联度；以第一媒体资源和第二媒体资源作为节点构建图；在图中确定正样本和构成训练样本集；基于训练样本集对初始模型进行训练，以得到目标模型。根据本公开，确定的目标关联度并不仅仅考虑了第一媒体资源和第二媒体资源，还考虑了与两者都存在关联的第三媒体资源，使得确定目标关联度的依据更为全面，有利于准确地确定媒体资源之间的关联度。
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公开(公告)号：CN112733969A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110344172.0
申请日：2021-03-31
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开关于一种对象类别的识别方法和装置及服务器。其中，该方法包括：获取待检索图像；识别待检索图像，得到待检索图像的目标特征向量；从聚类中心集合中获取与目标特征向量之间的距离最近的目标聚类中心，其中，聚类中心集合包括：至少一个对象类别，以及每个对象类别对应的多个聚类中心；获取目标聚类中心对应的对象类别，作为待检索图像的分类识别结果。本公开实施例通过聚类的方式构建聚类中心集合，并通过获取最近距离的目标聚类中心，得到分类识别结果，无需建立全部图像的数据结构，达到降低新增数据或新增分类的开销，提升对象类别的识别方法扩展性的效果，进而解决了相关技术中通过构建检索索引图实现图像匹配的方法扩展性较差的问题。
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公开(公告)号：CN112149653A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010974510.4
申请日：2020-09-16
Applicant: 北京达佳互联信息技术有限公司
Abstract: 本公开关于一种信息处理方法，所述方法包括：获取对象描述内容中的图像内容特征和文字内容特征；在所述图像内容特征中，确定目标图像内容特征；其中，所述目标图像内容特征所表征的对象信息与所述文字内容特征所表征的对象信息之间的关联程度满足预设条件；根据所述目标图像内容特征和所述文字内容特征，确定所述对象描述内容的目标分类结果。该方法能够准确地对对象描述内容进行分类。
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