公开(公告)号：CN107704926A

公开(公告)日：2018-02-16

申请号：CN201711184963.1

申请日：2017-11-23

申请人： 清华大学

发明人： 龙明盛 ,  王建民 ,  树扬 ,  黄向东

IPC分类号： G06N3/08

CPC分类号： G06N3/08

摘要： 本发明提供一种大数据跨领域分析的深度迁移学习方法，通过根据联合分布差异和分类错误率，确定深度网络的损失函数的值，其中，联合分布差异为源域对应的所有任务相关层中的特征以及标签之间的联合概率分布与目标域对应的所有任务相关层中的特征以及标签之间的联合概率分布之间的分布差异；并基于损失函数的值，更新深度网络的参数，以使深度网络适配目标域；从而在对深度网络的迁移学习过程中，将联合分布差异作为深度网络的损失函数的值的组成部分，通过更新深度网络的参数，在保证源域准确率的同时实现源域和目标域联合分布的匹配，即提高了所有任务相关层的迁移能力，从而给深度网络在不同领域间的迁移学习带来更好的效果。

公开(公告)号：CN114943402A

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN202210309062.5

申请日：2022-03-28

申请人： 清华大学

发明人： 龙明盛 ,  王建民 ,  树扬 ,  裴忠一 ,  钟金成

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/04 ,  G06N3/12

摘要： 本发明提供一种基于遗传算法的生产线调度方法、装置及设备，所述方法包括：根据生产线中待求解的第一调度问题，通过预设编码映射机制初始化第一调度问题对应的第一种群，并根据预设编码机制确定第二调度问题对应的第二种群；其中，第二调度问题为生产线中与第一调度问题相匹配的、且已求解的调度问题；第一种群和第二种群中分别包括多个个体，根据第一种群和第二种群，通过遗传算法对第一种群进行更新；根据更新后的第一种群，确定第一调度问题对应的调度方案，通过得到已求解的第二调度问题对应的调度方案的群体，该群体提供了更优的待求解的第一调度问题的求解方向，从而快速得到针对待求解问题的调度方案，进而提高工业生产效率。

公开(公告)号：CN108053030A

公开(公告)日：2018-05-18

申请号：CN201711348776.2

申请日：2017-12-15

申请人： 清华大学

发明人： 龙明盛 ,  王建民 ,  树扬 ,  黄向东

IPC分类号： G06N3/08

CPC分类号： G06N3/084

摘要： 本发明提供一种开放领域的迁移学习方法及系统，所述方法包括：将源领域样本集和目标领域样本集输入目标神经网络，以对目标领域样本集进行迁移学习，所述目标领域样本集对应的标签空间是所述源领域样本集对应的标签空间的子空间；其中，所述目标神经网络用于从所述源领域样本集中筛选出标签同时属于目标领域和源领域的第一样本集以及标签只属于源领域的第二样本集，并促进所述第一样本集产生的正迁移并抑制所述第二样本集产生的负迁移。本发明提供的一种开放领域的迁移学习方法及系统，有效解决了开放领域下的迁移学习问题。