[发明专利]一种多模态多标签预测模型的增量学习方法在审
| 申请号： | 202011346483.2 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112580797A | 公开（公告）日： | 2021-03-30 |
| 发明（设计）人： | 吕俊;郑雅纯;李磊;黄梓欣;黄泽茵;李柔仪 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N20/00 |
| 代理公司： | 广东广信君达律师事务所 44329 | 代理人： | 孔祥健 |
| 地址： | 510062 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多模态多标签预测模型的增量学习方法，首先基于概率模型的因子分解，把复杂的多模态多标签增量学习问题转化为一组输入维度不变的增量学习问题，即转化为多个子模型；然后采用参数正则化和具有遗忘机制的网络结构动态扩展方法，更新该些子模型；最后将更新后的子模型自适应集成输出，实现多模态多标签预测。本发明可以适应不同模态集和标签集的学习任务，以避免网络结构的过度膨胀和重复计算，使系统具有良好的可扩展性；能够解决各模态数据信噪比非平稳的多标签预测问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 多模态多 标签 预测 模型 增量 学习方法 | ||
【主权项】：
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