元学

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基于元增量学习的开放集识别方法
《计算机科学》2025年第5期187-198,共12页孙晋永 王雪纯 蔡国永 尚之量 
国家自然科学基金(62366010,61862016,62006058,62066010);广西可信软件重点实验室(KX202205);“认知无线电与信息处理”省部共建教育部重点实验室主任基金项目(CRKL210107)。
传统图像分类算法假定世界是静态、封闭的,而大数据时代的真实世界却是动态、开放的,新类别及其样本不断出现,导致传统图像分类算法的准确率降低。针对这种情况,研究者提出了适用于真实世界的开放集识别问题,目标是从样本集中识别出未...
关键词：开放集识别 图像分类 增量学习 元学习 聚类 
基于元学习的半监督声音事件检测方法
《计算机科学》2025年第3期222-230,共9页沈雅馨 高利剑 毛启容 
国家自然科学基金(62176106);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX22_3668);江苏大学应急管理学院专项科研项目(KY-A-01)。
现有的半监督声音事件检测方法直接使用强标签合成样本、弱标签真实样本和无标签真实样本进行训练,以缓解标签样本量不足的问题。然而,合成和真实数据域之间存在不可避免的分布差异,这种差异会干扰模型梯度优化方向,从而限制模型的泛化...
关键词：声音事件检测 元学习 一致性正则化 半监督学习 深度学习 
基于跨域小样本学习的SAR图像目标识别方法被引量：2
《计算机科学》2024年第S01期453-459,共7页史松昊 王晓丹 杨春晓 王艺菲 
国家自然科学基金(61876189,61703426,61806219)。
由于SAR图像获取难度大,可供研究的样本数量较少,解决有限样本条件下SAR图像目标识别问题成为业界公认的挑战。随着深度学习在计算机视觉领域的发展,衍生出了多种小样本图像分类方法,因此考虑采用跨域小样本学习范式解决小样本SAR图像...
关键词：深度学习 元学习 跨域小样本学习 SAR图像目标识别 知识蒸馏 
面向策略探索的强化学习与进化计算方法综述被引量：3
《计算机科学》2024年第3期183-197,共15页王尧 罗俊仁 周棪忠 谷学强 张万鹏 
强化学习与进化计算作为两类自然启发的学习范式,是当前求解策略探索问题的主流方法,两类方法的融合为策略探索问题的求解提供了通用解决方案。通过对比强化学习与进化计算,从强化学习与进化计算的基本方法、策略探索的基础方法分析、...
关键词：马尔可夫决策过程 强化学习 进化计算 策略搜索 元学习 
结合元学习的去中心化联邦增量学习方法被引量：2
《计算机科学》2024年第3期271-279,共9页黄楠 李冬冬 姚佳 王喆 
上海市科技计划(21511100800);国家自然科学基金(62276098)。
针对联邦增量场景中持续学习和数据安全的问题,构建了结合元学习的去中心化联邦增量学习框架。首先,为解决增量场景中持续学习带来的灾难性遗忘问题,提出了结合最近类均值样本回放的增量元学习方法NMR-cMAML,利用元训练对不同任务流的...
关键词：去中心化联邦学习 数据安全 增量学习 元学习 
一种基于Meta-learning改进的特征交互算法
《计算机科学》2023年第S02期606-613,共8页白静 耿新宇 易流 穆禹锟 陈琴 宋杰 
四川省科技计划项目(2022NSFSC0555)。
特征交互在推荐系统领域的广告点击率(Click-Through Rate,CTR)预测任务中至关重要,当前业界做的特征交互往往是基于内积、外积等矩阵变换,这些操作没有引入额外的信息,可以作为衡量两个向量相似性的手段,但作为特征交互的表示不一定是...
关键词：特征交互 广告点击率预测 元学习 门控网络 推荐系统 
基于元学习和注意力机制的用户行为识别研究
《计算机科学》2023年第8期193-201,共9页王佳昊 钟鑫 李文雄 赵德鑫 
电子科技大学-智小金-智能家居联合研究中心项目(H04W210180);内江市科技孵化和成果转化专项资金(2021KJFH004);四川省科技计划项目(2022YFG0212)。
深度学习技术研究的深入,极大地促进了其在行为识别领域的应用和发展。目前基于深度学习的行为识别研究不可避免地依赖于大量的训练数据,而基于传感器数据的行为识别问题往往在实际应用中需要面向不同的新用户,导致存在用户数据个性化...
关键词：人体行为识别 小样本学习 元学习 注意力机制 
基于变分持续贝叶斯元学习的推荐算法被引量：1
《计算机科学》2023年第7期66-71,共6页朱文韬 刘威 梁上松 朱怀杰 印鉴 
国家自然科学基金(U1911203,61902439,61902438,62002396);广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515011902,2020A1515011251,2019A1515011159,2019A1515011704)。
元学习方法近年被引入推荐系统以缓解冷启动问题。现有元学习算法只能提高算法处理一组静态分布的数据集(任务)的能力。当面对多个服从非平稳分布的数据集时,现有模型往往会出现负知识转移以及灾难性遗忘问题,导致算法推荐性能大幅下降...
关键词：推荐算法 冷启动 元学习 动态混合高斯模型 
受人脑中记忆机制启发的增量目标检测方法被引量：1
《计算机科学》2023年第2期267-274,共8页商迪 吕彦锋 乔红 
北京市自然科学基金(L211023);科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0105900);国家自然科学基金(91948303)。
增量学习是缩小当前人工智能和人类智能间差距的关键技术,指智能体像人类一样从不稳定数据流中顺序学习多个任务,且不发生遗忘。目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一,是计算机理解图像的基石。因此,增量目标检测问题具有重要的研究...
关键词：增量学习 目标检测 受脑启发 元学习 抵抗遗忘 泛化性能 
基于概率元学习的矩阵补全预测融合算法
《计算机科学》2022年第7期18-24,共7页齐秀秀 王佳昊 李文雄 周帆 
电子科技大学-智小金-智能家居联合研究中心项目(H04W210180);内江市科技孵化和成果转化专项资金(2021KJFH004)。
随着互联网社交媒体规模的飞速发展,利用推荐算法对海量信息进行有效建模筛选和过滤,成为了研究用户行为偏好、热点倾向和网络安全态势等问题的关键。随着深度学习的发展,图神经网络模型在解决推荐系统应用中的密集型图结构数据时取得...
关键词：推荐系统 矩阵补全 图神经网络 元学习 变分贝叶斯推断 
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