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公开(公告)号：CN118195025A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410250437.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06N20/00 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种鲁棒的数据增量宽度学习方法，包括以下步骤：初始批次数据输入特征提取模块，经过特征提取后的数据进入记忆模块生成记忆矩阵并储存，再通过权重计算模块得到初始模型的权重；增量数据通过增量特征提取模块提取增量特征，增量特征经过增量记忆模块生成增量记忆矩阵，记忆快速更新模块将增量记忆矩阵与所述的记忆矩阵融合，得到新的记忆矩阵并储存，新的记忆矩阵通过权重计算模块得到增量模型的权重；后续还有其他的增量数据，则重复上述中的流程，整个网络可以按照这样的方式持续进行动态更新。本发明记忆模块来存储宽度学习网络所学知识，以确保宽度学习网络在增量学习过程中不会遗忘先前学到的知识。
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