发明专利已授权

一种高效的Wide&Deep深度学习模型

📄 申请号：CN201911054827.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-10-31

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F40_117

IPC 分类号

G06F40_117 , G06F40_289 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习模型深度学习模型人工智能算法神经网络

应用场景

推荐系统, 广告点击率预测, 个性化推荐, 搜索排序

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于Wide&Deep深度学习模型的文本预测方法。本发明旨在解决深度学习模型中对人工特征的充分利用以及Wide&Deep模型预测时的计算消耗问题。本发明的实施方案是：首先对文本数据进行标注，其次构建Wide特征，然后对基于Wide&Deep的深度学习模型添加辅助训练任务，最后对文本内容进行预测。本发明提及的人工特征作为深度学习模型训练过程中的附加任务，为模型提供了更多的有效信息，提高了模型学习效率。并且，在文本内容预测时不需要计算Wide特征，从而提升了模型性能。不同宽度的卷积核卷积后，可以通过一次卷积block获得不同距离上的信息，这有助于提升模型性能。同时，减少调整不同卷积核的时间，通过模型学习能自动适应不同的卷积核宽度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一款多功能可折叠挂篮

当前第 / 件

一种自适应结构化的文档抽取方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F40_117)

G06F40_103 G06F40_106 G06F40_109 G06F40_117 G06F40_12 G06F40_123 G06F40_126 G06F40_129 G06F40_14 G06F40_151 G06F40_154 G06F40_166 G06F40_169 G06F40_174 G06F40_18 G06F40_183 G06F40_186 G06F40_189 G06F40_194 G06F40_20 G06F40_205 G06F40_211 G06F40_216 G06F40_226 G06F40_232 G06F40_242 G06F40_247 G06F40_253 G06F40_258 G06F40_279 G06F40_284 G06F40_289 G06F40_295 G06F40_30 G06F40_35 G06F40_40 G06F40_42 G06F40_45 G06F40_51 G06F40_58 覆盖40个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：42 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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