元学

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基于原型增强的元学习分类模型
《计算机工程与应用》2025年第6期273-281,共9页翟文茜 李凡长 
国家重点研发计划(2018YFA0701700,2018YFA0701);国家自然科学基金(67172364,62171672,61902269)。
元学习旨在利用已有的知识经验快速获取新知识、适应新任务,是解决小样本分类问题常用的方法之一。现有的元学习方法在特征提取时通常会忽略任务中支持集样本和查询集样本之间的关系,从而无法获得最具鉴别性的特征,导致类原型不可靠。因...
关键词：原型增强 元学习 小样本学习 图像分类 
一种线性迁移元学习算法的研究
《计算机工程与应用》2025年第5期177-186,共10页王佳恬 李凡长 
国家重点研发计划(2018YFA0701700,2018YFA0701701);国家自然科学基金(61672364,62176172,61902269)。
元学习被认为是一种重要的解决小样本学习任务的工作,但其使用的浅层神经网络具有局限性,最近的工作表明深度神经网络模型虽然具有强大的特征提取能力,但存在一定程度的过度拟合问题,无法快速适应样本稀缺的新任务。为了更好地适应新任...
关键词：小样本学习 元学习 迁移学习 深度神经网络 课程学习 
适用于多领域少样本的元适配器整合学习方法
《计算机工程与应用》2025年第5期122-133,共12页于信 马廷淮 彭可兴 贾莉 蒋永溢 
国家自然科学基金(62372243)。
针对多域少样本文本摘要任务中迁移学习面临的诸多挑战,尤其是源域数据的多样性以及目标域数据的数据稀缺性问题,提出了一种创新的学习方法,名为元适配器整合学习方法(meta-adapter integration learning,MAIL)。MAIL使用基于Transforme...
关键词：文本摘要生成 少样本学习 迁移学习 预训练模型 适配器 元学习 
面向低数据资源的语音识别研究综述
《计算机工程与应用》2025年第4期59-71,共13页许春冬 吴子煜 葛凤培 
国家自然科学基金(12204062,11864016);江西省教育厅项目。
近年来,自动语音识别的研究重心由传统识别方法转向基于深度学习的语音识别方法。“大模型”现象反映出深度学习方法的性能随着训练数据量的增加呈现显著上升的趋势。然而,现实环境的复杂性、语音数据分布的非均匀性和用户隐私的保护等...
关键词：语音识别 低数据资源 数据增强 联邦学习 自监督学习 元学习 
结合元学习和安全区域探索的进化强化学习方法
《计算机工程与应用》2025年第1期361-367,共7页李晓益 胡滨 秦进 彭安浪 
贵州省科技计划项目([2020]1Y275);贵州省科技计划项目(黔科合支撑[2022]一般267);国家自然科学基金(62066006)。
最近提出的进化强化学习(evolutionary reinforcement learning,ERL)框架表明了利用进化算法提高强化学习的探索能力对性能提升的好处。然而,现有的基于ERL的方法并没有完全解决进化算法中突变的可伸缩性问题且由于进化算法本身的限制使...
关键词：进化强化学习 元学习 预训练 安全区域 突变算子 
知识图谱补全方法研究综述被引量：3
《计算机工程与应用》2024年第12期61-73,共13页张文豪 徐贞顺 刘纳 王振彪 唐增金 王正安 
宁夏自然科学基金(2021AAC03217,2021AAC03224);北方民族大学研究生创新项目(YCX23162)。
知识图谱是用来描述世界中存在的各种实体和概念以及他们之间的关系的一种语义网络,近年来被广泛应用于智能问答、智能推荐和信息检索等领域。目前,大多数知识图谱都具有不完整性,因此,知识图谱补全成为一项重要的任务。根据模型构造方...
关键词：知识图谱 翻译模型 张量分解 神经网络 元学习 知识图谱补全 
基于深度元学习的小样本图像分类研究综述
《计算机工程与应用》2024年第8期1-15,共15页周伯俊 陈峙宇 
国家自然科学基金面上项目(61973178);江苏省重点研发计划(BE2021063)。
深度元学习是解决小样本分类问题的流行范式。对近年来基于深度元学习的小样本图像分类算法进行了详细综述。从问题的描述出发对基于深度元学习的小样本图像分类算法进行概括,并介绍了常用小样本图像分类数据集及评价准则;分别从基于模...
关键词：深度学习 元学习 小样本学习 图像分类 
融入注意力机制的小样本遥感图像场景分类被引量：3
《计算机工程与应用》2024年第4期173-182,共10页张多纳 赵宏佳 鲁远耀 崔健 张宝昌 
国家自然科学基金(62201010,U20B2042,61971007,61571013);北京市教育委员会科研计划项目(KM202310009003);北方工业大学科研启动基金。
遥感图像场景分类是计算机视觉领域的热点研究方向,对遥感图像场景及其语义理解意义重大。目前,基于深度学习的遥感图像场景分类方法在该领域占据主导地位。然而实际应用场景面临着样本数据较少、模型泛化能力较差的问题,致使基于深度...
关键词：遥感图像场景分类 小样本学习 元学习 注意力机制 双分支判别 
结合改进高斯核的图半监督转导小样本学习
《计算机工程与应用》2023年第17期328-333,共6页潘雪玲 李国和 于秋月 郭凯 李铮 
国家自然科学基金(60473125);克拉玛依科技计划项目(2020CGZH0009);中国石油大学(北京)克拉玛依校区科研基金(RCYJ2016B-03-001)。
近年来,深度学习在机器学习领域取得巨大的研究进展,广泛应用于各个行业。但其需要大量地标注数据训练模型,资源成本耗费较大。因此,小样本学习逐渐成为机器学习的研究热点之一,并可结合半监督学习解决小样本学习标注数据少的问题。为...
关键词：小样本学习 元学习 改进高斯核 图半监督学习 标签传播 
低资源条件下的语音合成方法综述被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第15期1-16,共16页张佳琳 买日旦·吾守尔 古兰拜尔·吐尔洪 
国家自然科学基金(2020680012);新疆维吾尔自治区自然科学基金(202104120016)。
语音合成是人机交互领域的热门研究方向。深度学习时代以来,其研究重心由低效的传统方法转向基于神经网络的端到端语音合成技术,但在小语种语料数据、目标说话人语音训练数据或大型情感语音数据集收集困难的低数据资源情况下,构建成熟...
关键词：语音合成 低资源 数据增广 迁移学习 元学习 微调 
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