技術(shù)編號(hào)：40583474
提示：您尚未登錄，請(qǐng)點(diǎn) 登 陸 后下載，如果您還沒有賬戶請(qǐng)點(diǎn) 注 冊(cè) ，登陸完成后，請(qǐng)刷新本頁(yè)查看技術(shù)詳細(xì)信息。本發(fā)明涉及模式識(shí)別，特別是涉及一種基于一致性混合專家提示生成器的持續(xù)進(jìn)化學(xué)習(xí)方法。背景技術(shù)、深度學(xué)習(xí)模型在處理持續(xù)學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，通常面臨“災(zāi)難性遺忘”的挑戰(zhàn)，即在學(xué)習(xí)新任務(wù)的過程中遺忘先前任務(wù)的知識(shí)。為了應(yīng)對(duì)這一問題，混合專家模型（moe）憑借其動(dòng)態(tài)選擇合適專家的能力，在應(yīng)對(duì)多任務(wù)學(xué)習(xí)中展現(xiàn)了強(qiáng)大的適應(yīng)性和擴(kuò)展性。然而，現(xiàn)有的moe方法在保持任務(wù)間知識(shí)一致性和防止遺忘方面仍存在局限性。具體來說，現(xiàn)有方法多依賴于凍結(jié)或逐步擴(kuò)展專家網(wǎng)絡(luò)，缺乏有效機(jī)制確保提示生成器在新舊任務(wù)之間的一致性，導(dǎo)致模型在不...
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該專利適合技術(shù)人員進(jìn)行技術(shù)研發(fā)參考以及查看自身技術(shù)是否侵權(quán)，增加技術(shù)思路，做技術(shù)知識(shí)儲(chǔ)備，不適合論文引用。
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