杭州骅羲智能申请基于多模态数据的健康状态分类专利,显著提高模型特征学习能力

杭州骅羲智能申请基于多模态数据的健康状态分类专利,显著提高模型特征学习能力
2024年12月02日 08:55 金融界网站

本文源自:金融界

金融界2024年12月2日消息,国家知识产权局信息显示,杭州骅羲智能科技有限公司申请一项名为“基于多模态数据的健康状态分类方法、系统、设备及介质”的专利,公开号 CN 119046766 A,申请日期为2024年10月。

专利摘要显示,本发明公开了一种基于多模态数据的健康状态分类方法、系统、设备及介质,其涉及健康状态评估与分类技术领域,其目的在于解决现有模型在进行身体健康识别、分类时存在参数量大、模型在复杂任务中表现能力有待提升,难以满足对多模态数据进行健康状态分类的需求的技术问题。其分类网络模型的多模态融合编码器是在经典的transformer模型的基础上,将创新的多模态注意力模块改进到transformer模型的多头注意力中得到多模态注意力子模块,并在多模态注意力子模块与前馈网络之间引入一个卷积子模块,这样可以显著提高transformer内单个编码器的特征学习能力,从而减少transformer内编码器的数量,以在保证模型性能的前提下最大程度地减少模型参数量。

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