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具有顺序学习任务的域中的可扩展持续学习的神经网络

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一种方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序，用于使用神经网络进行可扩展持续学习。方法之一包括：接收新机器学习任务的新训练数据；对新训练数据训练活动子网，以从活动网络参数的初始值确定活动网络参数的训练值，同时保持知识参数的当前值固定；对新训练数据训练知识子网，以通过训练知识子网生成与用于新训练输入的训练的活动子网生成的活动输出相匹配的用于新训练输入的知识输出，从知识参数的当前值中确定知识参数的更新值。

著录项

公开/公告号CN111989696A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-11-24

原文格式PDF
申请/专利权人渊慧科技有限公司;
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申请/专利号CN201980026806.9
发明设计人 J.施瓦茨;R.帕斯卡努;R.T.哈德塞尔;W.恰尔内茨基;Y.W.郑;J.卢克蒂娜;
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申请日2019-04-18
分类号G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11105 北京市柳沈律师事务所;
代理人金玉洁
地址英国伦敦
入库时间 2023-06-19 08:04:59

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专利
中文文献
外文文献

1. 具有顺序学习任务的域中的可扩展持续学习的神经网络 [P] . 中国专利： CN111989696A . 2020-11-24
2. 基于任务域知识迁移的神经网络持续学习方法及装置 [P] . 中国专利： CN112580806B . 2021.09.03
3. NEURAL NETWORKS FOR SCALABLE CONTINUAL LEARNING IN DOMAINS WITH SEQUENTIALLY LEARNED TASKS [P] . US2021117786A1 . 2021-04-22

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4. NEURAL NETWORKS FOR SCALABLE CONTINUAL LEARNING IN DOMAINS WITH SEQUENTIALLY LEARNED TASKS [P] . 世界知识产权组织专利： WO2019202073A1 . 2019-10-24

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