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一种用于解决灾难性遗忘问题的终生学习方法

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本发明涉及一种用于解决灾难性遗忘问题的的终生学习方法。该方法包括：（1）借助旧求解器的编码网络，获得生成模型更新前后的特征信息；（2）对更新前的特征进行白化，并通过新旧特征的线性组合来获得鲁棒特征，用于构造变换矩阵对新特征白化，从而获得更新前后的正交特征信息；（3）依据风格迁移算法，利用Gram矩阵得到生成模型更新前后的正交风格信息，并通过融合正交风格一致性的损失项来更新生成模型；（4）基于知识蒸馏算法训练求解器与生成的伪数据配对来代表旧任务，与新数据混洗用于求解器的更新。本发明能够减轻生成模型中随着任务增加造成的生成模型的遗忘以及由于求解器独立训练造成的分类信息丢失的问题，从而达到解决神经网络以及人工智能（AI）系统开发存在的终生学习中的灾难性遗忘问题。

著录项

公开/公告号CN112257864B

专利类型发明专利
公开/公告日2022.08.16

原文格式PDF
申请/专利权人福州大学;
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申请/专利号CN202011141948.0
发明设计人于元隆;刘子夜;
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申请日2020.10.22
分类号G06N3/08(2006.01);G06N3/04(2006.01);
代理机构福州元创专利商标代理有限公司 35100;福州元创专利商标代理有限公司 35100;
代理人陈明鑫;蔡学俊
地址 350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学
入库时间 2022-09-26 23:16:11

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