发明专利已授权

一种基于拓扑熵分解的深度记忆迁移学习方法

📄 申请号：CN202411751256.6 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2024-12-02

公开号

CN119514647B

公开日

2025-05-23

申请人

深圳市凌晨知识产权运营有限公司

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06N3_096

IPC 分类号

G06N3_096 , G06F18_214 , G06N3_08 , G06N3_082 , G06F18_22 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法深度学习迁移学习

应用场景

智能运维, 故障预测, 工业智能化, 时间序列分析, 金融风控

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了一种基于拓扑熵分解的深度记忆迁移学习方法，S1.获取源任务数据集和目标任务数据集；S2.生成源任务训练模型；S3.对源任务训练模型进行拓扑熵分析；S4.获得剪枝后的优化源任务模型；S5.调整优化源任务模型的权重初始化方式和结构参数；S6.生成初步迁移模型；S7.生成目标任务网络模型；S8.在目标任务网络模型中嵌入深度记忆模块；S9.调整深度记忆模块的使用策略和剪枝规则；S10.输出训练完成的目标任务网络模型，并对剪枝优化过程进行记录，形成可重复使用的模型优化模板。本发明提升了迁移学习的鲁棒性、效率和适应性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20250722

?? 专利权的转移：

20250523

✅ 授权

20250314

?? 实质审查的生效：

20250225

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：44 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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