申请/专利权人：硕动力公司

申请日：2022-01-25

公开（公告）日：2024-04-23

公开（公告）号：CN117918014A

主分类号：G06N3/0895

分类号：G06N3/0895;G06N3/082;G06N3/045;G06N3/044

优先权：["20210806 US 63/230,474","20211005 US 63/252,375","20220119 US 17/579,377"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.23#公开

摘要：一种用于提供神经网络系统的方法，其包括对神经网络系统执行对比学习以生成经训练的神经网络系统。执行对比学习包括：对神经网络系统的第一编码器执行第一模型增强以生成样本的第一嵌入，对第一编码器执行第二模型增强以生成样本的第二嵌入，以及基于第一嵌入和第二嵌入，使用对比损失优化第一编码器。将经训练的神经网络系统提供用于执行任务。

主权项：1.一种用于提供神经网络系统的方法，包括：对所述神经网络系统执行对比学习，以生成经训练的神经网络系统，其中执行所述对比学习包括：对所述神经网络系统的第一编码器执行第一模型增强，以生成样本的第一嵌入；对所述第一编码器执行第二模型增强，以生成所述样本的第二嵌入；基于所述第一嵌入和所述第二嵌入，使用对比损失优化所述第一编码器；和提供所述经训练的神经网络系统，以执行任务。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 硕动力公司 利用模型增强的自监督学习

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