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一种基于深度信念网络的终身机器学习方法  
 【申请号】  CN201810446847.0  【申请日】  2018-05-11
 【公开号】  CN108647784A  【公开日】  2018-10-12
 【申请人】  华南理工大学  【地址】  510640 广东省广州市天河区五山路381号
 【共同申请人】  
 【发明人】  林炳如;唐佳鹏;青春美;谢云梦;郑淇尹;王让
 【国际申请】    【国际公布】  
 【进入国家日期】  
 【专利代理机构】  广州市华学知识产权代理有限公司 44245  【代理人】  刘巧霞
 【分案原申请号】  
 【国省代码】  44
 【摘要】  本发明公开了一种基于深度信念网络的终身机器学习方法,具体步骤包括:(1)对无标签数据进行无监督预训练,得到深度信念网络模型;(2)对步骤(1)得到的深度信念网络模型进行维护更新;(3)对每一个即将进入终身机器学习系统学习的任务通过步骤(1)生成的深度信念网络进行逐层特征提取;(4)用步骤(3)提取得到的特征构建新任务,随后对这组训练数据使用终身机器学习算法进行学习。本发明在标签量较少的情况下,提高了两个多任务学习数据集的识别准确率。
 【主权项】  1.一种基于深度信念网络的终身机器学习方法,其特征在于,具体步骤包括:(1)对无标签数据进行无监督预训练,得到深度信念网络模型;(2)对步骤(1)得到的深度信念网络模型进行维护更新;(3)对每一个即将进入终身机器学习系统学习的任务通过步骤(1)生成的深度信念网络进行逐层特征提取;(4)用步骤(3)提取得到的特征构建新任务,随后对这组训练数据使用终身机器学习算法进行学习。
 【页数】  13
 【主分类号】  G06N3/08
 【专利分类号】  G06N3/08;G06N99/00
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