-
公开(公告)号：CN115345296A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210968303.7
申请日：2022-08-12
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供一种多任务模型的训练方法及装置，其中多任务模型包括用于确定用户表征的主干网络，以及用于基于用户表征执行k项用户预测任务的k个头部网络。该方法包括：基于m个用户样本，确定k项用户预测任务针对主干网络的k组原始梯度向量，其中各个用户样本包括用户特征和k个用户标签；将k组原始梯度向量映射至其所在原始空间的子空间，得到k组映射梯度向量；基于k组映射梯度向量在子空间的r个空间维度上的分量分布，确定对应的r个权重，并利用r个权重分别对各个映射梯度向量的r个维度分量进行加权处理，得到k组加权梯度向量；将k组加权梯度向量映射回原始空间，得到k组处理梯度向量，用以更新主干网络的网络参数。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115841016A
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211275449.X
申请日：2022-10-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本说明书实施例公开了一种基于特征选择的模型训练方法、装置以及设备。通过获取所述M个任务的共享特征Z；针对第k个任务，根据所述共享特征Z确定特征对于任务的权重向量，根据所述共享特征和所述权重向量确定第k个任务的第一预测结果；针对第i个特征，将所述共享特征Z中的第i行替换为预设值，生成修改后的共享特征，根据所述修改后的共享特征确定第k个任务的第二预测结果；根据所述第一预测结果和所述第二预测结果的差异确定第i个特征对于第k个任务的因果效应因子；确定所述因果效应因子和所述权重向量的差异，根据所述差异生成损失值对所述多任务模型进行训练，从而实现在训练过程中为每个任务选择性地学习具有因果关系的特征。
-
公开(公告)号：CN115496162A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211259139.9
申请日：2022-10-14
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书实施例公开了一种模型的训练方法、装置以及设备。通过获取第j层对于训练样本的输出特征xj，生成由M个输出特征所组成的特征矩阵，1≤j≤M；针对第i个任务，根据稀疏矩阵中的第i行与所述输出特征矩阵生成对应该任务的稀疏特征vi，其中，所述稀疏矩阵中包含K*M个可训练的稀疏参数Z；获取所述多任务模型对所述第i个任务的初始预测特征，融合所述初始预测特征和所述稀疏特征vi生成第i个任务的目标预测特征yi；根据所述目标预测特征yi和训练样本的标签的差异确定第i个任务的损失值Li；融合所产生的K个任务的损失值生成总损失值，根据所述总损失值对所述稀疏参数Z进行训练。
-
公开(公告)号：CN114549029A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202011337558.0
申请日：2020-11-25
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书的实施例提供用于确定广告投放的广告屏的方法、装置及广告投放系统。在该方法中，根据历史用户数据和广告屏集合中的各个广告屏的屏幕位置信息，确定可投放广告屏组合集中的各个可投放广告屏组合在规定广告投放时段内的去重触达用户数量，所述历史用户数据包括用户位置数据和用户标识数据，各个可投放广告屏组合的去重触达用户是可被该可投放广告屏组合的所有投放广告屏触达且不被该可投放广告屏组合之外的广告屏触达的触达用户。然后，基于各个可投放广告屏组合的去重触达用户数量以及广告投放的业务限制条件，确定广告投放的目标广告屏，所述目标广告屏为触达用户最多的广告屏集合。
-
公开(公告)号：CN112291374B
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011597672.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开一种物联网设备特征获取方法及装置，包括获取多台物联网设备的位置信息以及用户行为信息；根据获取的信息构建以设备为节点、以设备间关联关系为边的设备关联图；基于所构建的设备关联图，得到路径集；所述路径集中任一路径为所述关联图中的任一无环路径；利用所述路径集中任一路径生成若干条训练样本，以根据所述路径集得到训练样本集；其中，任一训练样本以任一路径中的节点为特征值，以该路径中该节点的相邻节点为标签值；基于所述训练样本集训练深度学习模型；利用训练后的深度学习模型的隐藏层信息获取物联网设备特征。
-
公开(公告)号：CN112291374A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011597672.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 支付宝(杭州)信息技术有限公司
Abstract: 本说明书公开一种物联网设备特征获取方法及装置，包括获取多台物联网设备的位置信息以及用户行为信息；根据获取的信息构建以设备为节点、以设备间关联关系为边的设备关联图；基于所构建的设备关联图，得到路径集；所述路径集中任一路径为所述关联图中的任一无环路径；利用所述路径集中任一路径生成若干条训练样本，以根据所述路径集得到训练样本集；其中，任一训练样本以任一路径中的节点为特征值，以该路径中该节点的相邻节点为标签值；基于所述训练样本集训练深度学习模型；利用训练后的深度学习模型的隐藏层信息获取物联网设备特征。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.026 seconds)
