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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京航空航天大學(xué)申請(qǐng)的專利基于上下文記憶和細(xì)粒度校準(zhǔn)的小樣本學(xué)習(xí)方法和裝置獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN112308123B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202011128422.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/22；該發(fā)明授權(quán)基于上下文記憶和細(xì)粒度校準(zhǔn)的小樣本學(xué)習(xí)方法和裝置是由劉祥龍;馬宇晴;劉衛(wèi);白世豪設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-10-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于上下文記憶和細(xì)粒度校準(zhǔn)的小樣本學(xué)習(xí)方法和裝置在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于上下文記憶和細(xì)粒度校準(zhǔn)的小樣本學(xué)習(xí)方法和裝置。該方法在小樣本學(xué)習(xí)中模仿人類的認(rèn)知機(jī)制，結(jié)合一個(gè)由“粗”到“細(xì)”的學(xué)習(xí)過(guò)程，首先通過(guò)一個(gè)類敏感的上下文記憶網(wǎng)絡(luò)從全局特征的角度來(lái)學(xué)習(xí)具有判別性的關(guān)系嵌入，并預(yù)測(cè)全局query?to?class相似度；然后，從局部特征的角度對(duì)全局階段預(yù)測(cè)的粗關(guān)系嵌入進(jìn)行補(bǔ)充和完善，獲得更精確的局部query?to?class相似度的評(píng)估結(jié)果。本發(fā)明融合了樣本的全局特征信息和局部特征信息，能夠顯著減少分類誤差。在處理全新任務(wù)時(shí)，本發(fā)明擁有更高的準(zhǔn)確度以及更好的泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)基于上下文記憶和細(xì)粒度校準(zhǔn)的小樣本學(xué)習(xí)方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于上下文記憶和細(xì)粒度校準(zhǔn)的小樣本學(xué)習(xí)方法，其特征在于包括如下步驟： S1，從數(shù)據(jù)集中隨機(jī)采樣預(yù)定的任務(wù)； S2，加載多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和類敏感的上下文記憶網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，利用特征提取網(wǎng)絡(luò)提取該任務(wù)中每個(gè)樣本的局部特征和全局特征； S3，對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息流進(jìn)行修改，增加殘差連接；考慮前兩次迭代的歷史信息，將二者進(jìn)行線性疊加之后作為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更新前的隱狀態(tài)變量，通過(guò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)更新機(jī)制進(jìn)行隱狀態(tài)更新； S4，使用雙向更新機(jī)制獲得最終的關(guān)系嵌入； S5，通過(guò)類敏感的上下文記憶網(wǎng)絡(luò)從全局特征的角度學(xué)習(xí)具有判別性的關(guān)系嵌入，然后預(yù)測(cè)全局query-to-class相似度； S6，計(jì)算預(yù)測(cè)可靠性τ； S7，如果ττ0，將全局query-to-class相似度最高的類別作為最終的分類結(jié)果；否則，進(jìn)一步計(jì)算局部query-to-class相似度，獲得最終的分類結(jié)果。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京航空航天大學(xué)，其通訊地址為：100191 北京市海淀區(qū)學(xué)院路37號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。