[发明专利]一种基于归一化流理论的跨模态数据迁移方法有效
| 申请号： | 202310264757.0 | 申请日： | 2023-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN115985402B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 邓岳;刘少华 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G16B40/00 | 分类号： | G16B40/00;G06F16/21;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种归一化流理论的跨模态数据迁移方法，属于机器学习领域。该方法采用两阶段优化方法，在第一阶段的训练过程中，分别针对每个单细胞数据域单独设计一个基于归一化流的分布估计模块，将指定数据域特有的、复杂的数据分布一一映射到达隐空间中相对简单的数据分布；在第二阶段的训练过程中，针对特定的2个数据域，设计另外一个基于归一化流的模态迁移模块，在不同模态对应的隐空间中实现基于模态特征的单细胞跨模态数据迁移任务。本发明摆脱了常见的单细胞跨模态数据迁移算法需要成对数据进行训练的瓶颈，从而能够适用于多样化的单细胞跨模态数据迁移需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 归一化 理论 跨模态 数据 迁移 方法 | ||
【主权项】：
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