一种模型训练的方法以及任务执行方法及装置与流程

文档序号:35530564发布日期:2023-09-21 09:28阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种模型训练的方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述混合物态中还包括处于固相状态下的物质;

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预测模型中包括第一网络层和第二网络层;

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,获取在指定空间中混合物态在第一时刻下的各物理场数据,具体包括:

5.一种任务执行方法,其特征在于,包括:

6.一种模型训练的装置,其特征在于,包括:

7.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述混合物态中还包括处于固相状态下的物质;

8.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述预测模型中包括第一网络层和第二网络层;

9.如权利要求6所述的装置,其特征在于,所述获取模块具体用于,获取在设定物理条件下,所述指定空间中混合物态在所述第一时刻下的各物理场数据;

10.一种任务执行装置,其特征在于,包括:

11.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1~5任一项所述的方法。

12.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1~5任一项所述的方法。


技术总结
本说明书公开了一种模型训练的方法以及任务执行方法及装置,可以将获取到的在指定空间中混合物态在第一时刻下的各物理场数据输入到预测模型中,来训练该预测模型,这样一来,在将训练后的预测模型应用到实际任务执行的过程中时,相比于现有技术并不需要耗费过多的时间来一步步推导出下一时刻的指定空间中混合物态在第二时刻下的各物理场数据,这样不仅提高了预测物理场数据的效率,而且由于在训练阶段,是以混合物态在第一时刻和第二时刻前后之间的质量分布符合质量约束为条件,对预测模型进行训练,所以可以保证预测模型在实际应用中所预测出的物理场数据的准确性。

技术研发人员:胡陈枢,王鹏程,陈晨,戴雨洋,吕波,程稳,朱健,侯瑞峥,常璟飞,徐鸿博,曾令仿,陈光
受保护的技术使用者:之江实验室
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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