[发明专利]设备上持续学习用于分析输入数据的神经网络的方法及装置在审
| 申请号： | 202010037850.4 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN111488979A | 公开（公告）日： | 2020-08-04 |
| 发明（设计）人： | 金桂贤;金镕重;金寅洙;金鹤京;南云铉;夫硕焄;成明哲;吕东勋;柳宇宙;张泰雄;郑景中;诸泓模;赵浩辰 | 申请（专利权）人： | 斯特拉德视觉公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京派特恩知识产权代理有限公司 11270 | 代理人： | 李光辉;马芬 |
| 地址： | 韩国庆*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 提供一种用于智能手机、无人机、船舶或军事目的的用于分析输入数据的神经网络的设备上持续学习(continual learning)的方法，所述方法包括：步骤(a)，学习装置对新数据进行采样，使得具有预设的第一体积，使先前所学的原始数据生成器网络重复输出与k维随机向量对应的合成先前数据的过程，其中，所述第一合成先前数据与用于先前学习所述原始数据生成器网络的先前数据对应，使得所述合成先前数据具有第二体积，并生成用于当前学习批次(batch)；以及步骤(b)，使所述神经网络生成与所述批次对应的输出信息。所述方法可通过生成对抗网络(Generative Adversarial Network，GAN)、在线学习等来进行，具有节省如存储装置(storage)等资源、防止灾难性遗忘(catastrophic forgetting)现象、保护个人信息等效果。 | ||
| 搜索关键词： | 设备 持续 学习 用于 分析 输入 数据 神经网络 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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