基于Transformer的序列分类预测方法和系统

    公开(公告)号:CN116578699A

    公开(公告)日:2023-08-11

    申请号:CN202310379608.9

    申请日:2023-04-10

    Abstract: 本发明提供一种基于Transformer的序列分类预测方法和系统,该方法包括构建整数id词表,将所有初始序列拆分为待训练数据集;建立用于序列分类预测的Transformer神经网络模型并进行特定的初始化,为该模型添加递归位置编码矩阵,将待训练数据集输入初始化后的模型进行分类预测训练,当交叉熵损失最小时,完成训练;最后将待分类的文本序列数据集进行拆分后输入训练后的Transformer神经网络模型进行分类预测,获得序列分类预测结果;本发明通过Summer初始化和Cumsum计算在序列分类任务中,能够在捕捉序列的线性结构信息的同时降低特征捕捉的计算时间,从而提高了模型的收敛能力和预测准确度。

    一种电池回收用垃圾桶
    2.
    实用新型

    公开(公告)号:CN219949326U

    公开(公告)日:2023-11-03

    申请号:CN202320471029.2

    申请日:2023-03-13

    Abstract: 本实用新型公开了一种电池回收用垃圾桶,包括外壳,所述外壳右侧的上部开设有放入口,所述放入口内侧的中部通过转轴铰接有翻板,所述外壳内腔右侧的上部开设有安装槽,所述安装槽的内侧栓接有拉簧,且拉簧的另一端与翻板顶部的右侧栓接,所述外壳左侧的中部开设有回收通口;本实用新型通过设置翻板配合拉簧使翻板始终对放入口进行防护,具备自动关闭的功能,通过拉动的方式,能够有效地避免外界的雨水、灰尘等杂质进入垃圾桶中与废电池混合,避免了外界杂质容易进入垃圾桶中与废电池混合,需要回收人员手动分离杂质导致回收效率降低的问题,大大提高了垃圾桶的便捷性。

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