提高双向注意力机器学习模型应答能力的方法及装置

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910599902.4

申请日：

2019-07-04

公开(公告)号：

CN110309286A

公开(公告)日：

2019-10-08

发明(设计)人：

王振张剑峰曹文瑞

申请人：

申请人地址：

518000 广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)

IPC主分类号：

G06F16332

IPC分类号：

G06N304 G06N308 G06N2000

代理机构：

代理人：

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2019-11-01	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06F 16/332 申请日:20190704
2019-10-08	公开	公开

共 50 条

[1]

基于注意力机制的机器学习模型的融合方法 [P].

杨晓东 ;

卫浩 .

中国专利 :CN112633396A ,2021-04-09

[2]

在高效机器学习模型中传播注意力信息 [P].

S·文卡特拉马南 ;

A·歌德拉蒂 ;

A·哈比比安 .

美国专利 :CN120188166A ,2025-06-20

[3]

具有卷积和注意力的机器学习模型的系统和方法 [P].

戴自航 ;

刘寒骁 ;

谭明星 ;

国·V·勒 .

美国专利 :CN117377983A ,2024-01-09

[4]

用于计算视觉注意力中心的机器学习 [P].

何峻峰 ;

M·费尔辛 ;

J·A·阿拉奎雅拉 ;

K·J·科尔霍夫 .

美国专利 :CN119173913A ,2024-12-20

[5]

基于机器学习的学生注意力检测模型 [P].

黄祖斌 .

中国专利 :CN109583354A ,2019-04-05

[6]

使用基于自注意力的机器学习模型对视频流进行分类 [P].

洛伦佐·托雷萨尼 ;

王恒 ;

格迪米纳斯·贝尔塔修斯 .

中国专利 :CN114913446A ,2022-08-16

[7]

以全向处理为特征的机器学习注意力模型 [P].

Y.泰伊 ;

D-C.隽 ;

D.巴赫里 ;

D.A.小梅兹勒 ;

J.P.古普塔 ;

M.德哈尼 ;

P.法姆 ;

V.K.阿里班迪 ;

Z.秦 .

中国专利 :CN114548423A ,2022-05-27

[8]

以全向处理为特征的机器学习注意力模型 [P].

Y.泰伊 ;

D-C.隽 ;

D.巴赫里 ;

D.A.小梅兹勒 ;

J.P.古普塔 ;

M.德哈尼 ;

P.法姆 ;

V.K.阿里班迪 ;

Z.秦 .

美国专利 :CN114548423B ,2025-10-10

[9]

以分辨率灵活的多轴注意力块为特征的机器学习模型 [P].

李寅骁 ;

Z·凃 ;

H·塔勒比 ;

张晗 ;

杨峰 ;

P·米兰法尔 .

美国专利 :CN118679483A ,2024-09-20

[10]

机器学习模型的训练方法、攻击检测方法及装置 [P].

蔡君 ;

罗誉钒 ;

罗建桢 ;

廖丽平 ;

刘燕 .

中国专利 :CN115664727A ,2023-01-31

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