[发明专利]一种基于元学习的变分随机特征的核方法在审
| 申请号： | 201911404255.3 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111178526A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 甄先通;张磊;李欣;左利云;简治平;蔡泽涛 | 申请（专利权）人： | 广东石油化工学院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京久维律师事务所 11582 | 代理人： | 邢江峰 |
| 地址： | 525000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于元学习的变分随机特征的核方法，属于元学习算法领域，可以实现利用LSTM和支持数据集S，根据前序任务的状态，可以学习得到参数的ω均值和方差；根据重新参数化原理，可以通过ω均值和方差所描述的分布，重新采样生成参数ω，这样，每一个任务t，可得一组参数ω，并利用这组参数可以构造分类器，对新任务数据集Q进行分类，整体优化的目的是使系统可以通过少量数据，快速学习到一个合适的分类器参数，本发明同目前现有的其他元学习方法区别在于，一方面首次将变分思想结合到LSTM框架中，利用LSTM融合多次任务中的知识信息，另一方面首次将核近似方法和元学习相结合，利用元学习得到核近似的参数ω，并利用核近似方法构建分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 学习 随机 特征 方法 | ||
【主权项】：
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