[发明专利]深度神经网络的持续学习框架及持续学习方法在审
| 申请号： | 201911361322.8 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111191709A | 公开（公告）日： | 2020-05-22 |
| 发明（设计）人： | 朱军;钟毅;王立元;李乾;苏航 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 郑朝然 |
| 地址： | 100084 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供一种深度神经网络的持续学习框架及持续学习方法，其中持续学习框架包括：条件生成器网络，用于生成与当前任务的训练数据同类别的生成数据，并在训练时为当前任务分配特定的参数子空间；判别器网络，用于监督生成数据的生成过程，以使生成数据逐渐逼近旧任务的训练数据，并将逼近的生成数据作为旧任务的等效训练数据；分类器网络，包括独立分类器网络和判别器网络带有的辅助分类器网络，用于利用权重巩固机制，选择性的保持编码旧任务的参数，并利用当前任务的训练数据和旧任务的等效训练数据，持续性的更新并联合训练当前任务。本发明实施例能够有效缓解持续学习过程中对旧任务的灾难性遗忘，提升持续学习能力。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 神经网络 持续 学习 框架 学习方法 | ||
【主权项】：
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