元学

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单源域泛化中一种基于域增强和特征对齐的元学习方案
《计算机应用研究》2024年第8期2392-2397,共6页孙灿 胡志刚 郑浩 
国家自然科学基金资助项目(62172442)。
基于元学习的单源域泛化(single domain generalization,SDG)已成为解决领域偏移问题的有效技术之一。然而,源域和增强域的语义信息不一致以及域不变特征和域相关特征难以分离,使SDG模型难以实现良好的泛化性能。针对上述问题,提出了一...
关键词：单源域泛化 元学习 域增强 特征对齐 
基于元学习的多视图对比融合冷启动推荐算法
《计算机应用研究》2024年第7期2025-2032,共8页张子扬 刘小洋 
重庆市社科联重点项目(2023NDZD09);重庆市教委人文社科重点项目(23SKGH247)。
针对当前冷启动推荐模型在处理异质信息网络时难以充分挖掘结构与语义信息,以及忽略网络中用户行为属性的问题,提出了一种基于元学习的多视图对比融合冷启动推荐算法(MVC-ML)。该算法在模型层和数据层双重作用下,有效缓解了冷启动问题。...
关键词：异质信息网络 对比学习 网络模式 冷启动 
基于自适应重加权和正则化的集成元学习算法
《计算机应用研究》2024年第6期1749-1755,共7页王佳琦 袁野 朱永同 李清都 刘娜 
国家自然科学基金资助项目(92048205,61773083);上海市浦江人才计划资助项目(2019PJD035)。
在训练集存在噪声标签或类别不平衡分布的情况下,深度神经网络具有过度拟合这种有偏差的训练数据的不良趋势。通过设计适当的样本权重,使用重加权策略是解决此问题的常用方法,但不适当的重加权方案会给网络学习引入额外的开销和偏差,仅...
关键词：噪声标签 不平衡 元学习 重加权 正则化 
一种基于梯度的多智能体元深度强化学习算法被引量：1
《计算机应用研究》2024年第5期1356-1361,共6页赵春宇 赖俊 陈希亮 张人文 
国家自然科学基金资助项目(61806221)。
多智能体系统在自动驾驶、智能物流、医疗协同等多个领域中广泛应用,然而由于技术进步和系统需求的增加,这些系统面临着规模庞大、复杂度高等挑战,常出现训练效率低和适应能力差等问题。为了解决这些问题,将基于梯度的元学习方法扩展到...
关键词：元学习 深度强化学习 梯度下降 多智能体深度强化学习 
面向深度网络的小样本学习综述被引量：5
《计算机应用研究》2023年第10期2881-2888,2895,共9页潘雪玲 李国和 郑艺峰 
国家自然科学基金资助项目(62376114);克拉玛依科技发展计划项目(2020CGZH0009);福建省自然科学基金资助项目(2021J011004,2021J011002);教育部产学研创新计划资助项目(2021LDA09003)。
深度学习以数据为驱动,被广泛应用于各个领域,但由于数据隐私、标记昂贵等导致样本少、数据不完备性等问题,同时小样本难于准确地表示数据分布,使得分类模型误差较大,且泛化能力差。为此,小样本学习被提出,旨在利用较少目标数据训练模...
关键词：小样本学习 数据增强 元学习 度量学习 转导图小样本学习 
元强化学习综述被引量：3
《计算机应用研究》2023年第1期1-10,共10页赵春宇 赖俊 
国家自然科学基金资助项目。
强化学习在游戏对弈、系统控制等领域内表现出良好的性能,如何使用少量样本快速学习新任务是强化学习中亟需解决的问题。目前有效的解决方法是将元学习应用在强化学习中,由此所产生的元强化学习日益成为强化学习领域中的研究热点。为了...
关键词：元强化学习 强化学习 元学习 
基于多尺度特征和元学习的智能预测找矿靶区实验研究被引量：4
《计算机应用研究》2022年第6期1772-1778,共7页黄勇杰 高乐 杨田 张鑫 
广东省教育厅教学改革项目五邑大学2021年研究生暑期学校项目(2022SQXX040);五邑大学青年科研基金资助项目(2019td10)。
当前智能找矿靶区预测方法大多依赖于人工采样和专家的知识经验,然而,对于现实世界中区域小、数量少的矿区区域,这些方法将面临巨大的挑战。为了迎接这个挑战,提出一种新颖的深度智能找矿靶区预测框架——多尺度特征交互框架。具体地,...
关键词：元学习 多尺度特征学习 知识蒸馏 找矿靶区预测 
基于深度学习的视觉单目标跟踪综述被引量：9
《计算机应用研究》2021年第10期2888-2895,共8页张长弓 杨海涛 王晋宇 冯博迪 李高源 高宇歌 
单目标跟踪是一种在视频中利用目标外观和上下文信息对单个目标分析运动状态、提供定位的技术,在智能监控、智能交互、导航制导等方面具有应用前景,但遮挡、背景干扰、目标变化等问题导致实际应用的进展缓慢。随着近年来深度学习的快速...
关键词：单目标跟踪 深度学习 孪生网络 相关滤波 元学习 注意力机制 
基于深度神经网络的少样本学习综述被引量：41
《计算机应用研究》2020年第8期2241-2247,共7页李新叶 龙慎鹏 朱婧 
如何从少数训练样本中学习并识别新的类别对于深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。针对如何解决少样本学习的问题,全面总结了现有基于深度神经网络的少样本学习方法,涵盖了方法所用模型、数据集及评估结果等各个方面。具体地,针...
关键词：少样本学习 数据增强 迁移学习 度量学习 元学习 
基于元学习的分布式挖掘频繁闭合模式算法研究被引量：1
《计算机应用研究》2009年第1期41-43,46,共4页琚春华 倪栋君 
国家自然科学基金资助项目(70671094);国家社会科学基金资助项目(05BTJ019);浙江社科规划课题(06CGGL29YBB);浙江科技计划资助项目(2007C24004);国家博士学科点专项科研基金资助项目(20050353003)
利用元学习技术提出了一种分布式挖掘频繁闭合模式算法;为适应不同的分布式环境,还给出了该算法的一个变种;最后通过实验讨论了不同分布式下选取算法的策略。算法具有挖掘效率高、通信量少、可靠性高的特点,适合分布式挖掘。
关键词：数据挖掘 频繁闭合模式 分布式挖掘 元学习 
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