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申请号:202011427414.4 公开号:CN112465121A 主分类号:G06N3/04
申请人:钱鹏;左宗胜;李旭辉 申请日:2020.12.09 公开日:2021.03.09
发明人:钱鹏
摘要:本发明的目标是在机器学习任务中根据训练样本描绘出目标问题的特征定义域。本发明设计了一种特征定义域的度量指标、一种拟合这种度量指标的模型和一种训练这种拟合模型的方法。本发明利用了一类可微模型处处趋向平滑的特性,把这种模型在多维空间中的曲面与相切球面之间的几何关系转化为度量指标的损失,把这种损失看成一种信息熵,通过信息熵公式的逆向运算最终获得期望的度量指标。本发明使用微分几何的方法,设计了这种模型在训练过程中如何施加各类约束、如何选择相关的损失函数以及如何设置各个损失函数的加权系数。本发明中设计的方法不需要训练样本的标注信息,能够很好地处理稀疏分布的样本,同时又能够对稠密分布的样本进行归纳学习。
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