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一种基于序列推荐系统的通用网络压缩框架和压缩方法

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本发明提供一种基于序列推荐系统的通用网络压缩框架和压缩方法。该通用网络压缩框架包括：基于分块自适应分解的输入嵌入层：用于根据推荐项的频率将推荐项集合划分为多个簇并将输入嵌入矩阵分割为对应的多个块,其中为每个簇的块分配不同维度；分层参数共享的中间层：连接所述输入嵌入层，由多个残差块堆积而成，采用分层参数共享机制进行参数共享；基于分块自适应分解的输出层：与所述输入嵌入层使用相同的分块嵌入的聚簇配置，并采用树型结构表示各簇的块，获得输出序列的概率分布，进而对期望的推荐项进行预测。本发明有效地解决了序列推荐模型参数量庞大的问题，提升了模型的训练和推断效率，缓解了模型过拟合现象。

著录项

公开/公告号CN111368995A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-07-03

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院深圳先进技术研究院;
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申请/专利号CN202010092180.6
发明设计人杨敏;原发杰;孙洋;
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申请日2020-02-14
分类号
代理机构北京市诚辉律师事务所;
代理人耿慧敏
地址 518055 广东省深圳市南山区深圳大学城学苑大道1068号
入库时间 2023-12-17 10:20:40

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-07-28

实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20200214

实质审查的生效
2020-07-03

公开

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