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2024-01-13 发布于四川
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一种基于知识图和少样本学习的数据偏移方法.pdf

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本发明公开一种基于知识图和少样本学习的数据偏移方法，在实际应用中，由于传感器故障、环境变化等，可能会导致数据集发生偏移，大多数现有的少样本学习方法在设计时并未考虑数据转移，因此当数据分布发生变化时，性能会下降，本发明使用知识图来表示领域知识，并将领域知识和少样本学习结合起来，利用知识图中的关系信息来指导模型的训练，捕捉数据中的复杂模式，本发明还提出一种新颖的基于度量的元学习框架，借助知识图谱来提取特定于任务的表示和任务共享的表示，可以通过任务共享和任务特定表示的组合来解决任务内/之间的数据转移，

(19)国家知识产权局

(12)发明专利申请

(10)申请公布号CN117391128A

(43)申请公布日2024.01.12

(21)申请号202311348967.4G06F18/214(2023.01)

(22)申请日2023.10

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