[发明专利]基于人工智能的泛化模型的训练方法及装置有效
| 申请号： | 201911392134.1 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111143684B | 公开（公告）日： | 2023-03-21 |
| 发明（设计）人： | 陈蓉;黄银锋 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 崔晓岚;张颖玲 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于人工智能的泛化模型的训练方法及装置；泛化模型包括输入层、隐藏层及输出层，方法包括：获取推荐对象样本的文本内容对应的内容向量，推荐对象样本标注有用于表征推荐对象样本的目标向量序列；将获取的内容向量输入至所述输入层，以通过输入层传递至隐藏层；通过隐藏层，调用激活函数得到对应内容向量的隐层特征；通过输出层，对得到的隐层特征进行预测，得到对应推荐对象样本的向量序列；其中，向量序列包括多个具有点击数据的第二推荐对象所对应的第二推荐对象向量，用于供基于第二推荐对象向量，对推荐对象样本进行推荐；获取向量序列与目标向量序列的差异，并基于差异更新泛化模型的模型参数。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 泛化 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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