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本发明属于机器学习领域,具体涉及一种基于元学习的DRBM方法,通过改进网络的训练‑测试算法,将算法分为元学习和模型学习两个阶段。在元学习阶段利用训练任务更新网络参数,并将更新后的网络参数作为模型学习阶段的网络参数初始值,使网络参数初始值能够使网络训练的损失函数下降更快并且更容易达到全局最优,在模型学习阶段利用测试任务更新网络参数并进行测试。该算法引入元学习的方法对DRBM的训练过程进行改进,使网络参数的元学习阶段梯度下降方向为向“最适应”点下降,使得网络能够快速适应到一个新的任务中。
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112862094 A (43)申请公布日 2021.05.28 (21)申请号 202110134999.9 (22)申请日 2021.01.29 (71)申请人 中国
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