[发明专利]一种基于大脑神经突触记忆机制的面向开放世界连续学习方法在审
| 申请号： | 201811532220.3 | 申请日： | 2018-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN109657791A | 公开（公告）日： | 2019-04-19 |
| 发明（设计）人： | 李海峰;彭剑;蒋浩;李卓 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京润平知识产权代理有限公司 11283 | 代理人： | 黄志兴;赵东方 |
| 地址： | 410083 *** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大脑神经突触记忆机制的面向开放世界连续学习方法，首先利用深度卷积神经网络建立感知模块，对当前视觉任务进行学习；其次，构建网络重组模块，在已训练好的模型上进行突触的修剪和强化，从而减少突触的连接和强化学习到的知识；最后，在学习新的视觉任务时对前面记忆进行巩固，通过其保护新任务的信息对前面任务的干扰。本发明在一个任务数据上训练完成后，重组模块会重新组织网络，修剪掉不重要的参数，提升参数的可塑性，同时为了保证当前任务的性能，通过强化重要的参数来巩固当前的知识，并更新网络；在学习新的任务时，通过保留原任务参数空间下的最大响应图来指导新任务学习，从而避免灾难性遗忘。 | ||
| 搜索关键词： | 突触 大脑神经 记忆机制 修剪 学习 视觉 卷积神经网络 感知模块 强化学习 任务参数 任务数据 任务学习 网络重组 重新组织 重组模块 最大响应 灾难性 可塑性 构建 遗忘 网络 开放 保留 更新 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于大脑神经突触记忆机制的面向开放世界连续学习方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)利用深度卷积神经网络建立感知模块，对当前视觉任务进行学习；(2)构建网络重组模块，在已训练好的模型上进行突触的修剪和强化，从而减少突触的连接和强化学习到的知识；(3)在学习新的任务时，通过保留原任务参数空间下的最大响应图来指导新任务学习，从而避免灾难性遗忘。
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