发明专利已授权

一种基于特征和样本对抗共生的多任务学习方法及其系统

📄 申请号：CN202010594893.2 📄 发布日：2026/08/25

著录项目信息

申请日

2020-06-28

公开号

CN111767949B

公开日

2024-06-18

申请人

华南师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_241

IPC 分类号

G06F18_241 , G06N3_0475 , G06N3_045 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

自然语言处理, 计算机视觉, 推荐系统, 智能客服, 智能风控

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明涉及多任务深度学习领域，其提供了一种基于特征和样本对抗共生的多任务学习方法，包括以下步骤：S1、随机抽取任务的样本，生成与领域无关的共性隐式特征；S2、基于步骤S1中生成的共性隐式特征，生成高仿真的样本，该高仿真的样本作为步骤S1下一循环的任务样本；S3、循环步骤S1和S2，直到多任务的对抗博弈达到均衡时，生成最终的高仿真样本和高质量分类标签；本发明还提供了一种基于特征和样本对抗共生的多任务学习系统；本发明解决了领域分布差异和小样本问题，将极大提高机器学习系统的泛化性能，从而推动人工智能的诸多应用领域取得突破。本发明不但适用于多任务学习和迁移学习，也适用于多视图学习和多模态学习。

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

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当前第 / 件

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同领域国内专利 · IPC: (G06F18_241)

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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：2 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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