[发明专利]一种记忆增强的连续学习神经网络模型的训练方法及装置在审
| 申请号： | 202110886523.0 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113688882A | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 郭雨晨;戴琼海;丁贵广 | 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： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张梦瑶 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出一种记忆增强的连续学习神经网络模型的训练方法及装置，其中，方法包括以下步骤：获取输入的训练数据，并对训练数据进行预处理；将预处理后的训练数据输入至特征提取网络，输出训练数据对应的特征；将训练数据对应的特征输入至分类网络，输出训练数据对应的类别向量；建立记忆存储区域，将训练数据对应的特征中满足预设条件的目标特征存储至记忆存储区域；根据特征提取网络、分类网络和记忆存储区域构建神经网络。本申请提出的方法在人脑记忆回放的启发下，利用简单的数据回放方法，通过存储数据的均值和方差的方式构建可扩展的记忆模块，实现对原有任务的记忆增强效果，解决连续学习问题中出现的对已学习任务的遗忘问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 记忆 增强 连续 学习 神经网络 模型 训练 方法 装置 | ||
【主权项】：
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