公开(公告)号：CN112116063B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202010802374.0

申请日：2020-08-11

申请人： 西安交通大学

发明人： 周三平 ,  王进军 ,  万星宇 ,  惠思奇 ,  张勤东 ,  孟荣业

IPC分类号： G06N3/0985 ,  G06N3/09

摘要： 本发明公开了一种基于元学习的特征偏移矫正方法，包括步骤：步骤1，利用标签未矫正的数据来预训练特征学习网络；步骤2，利用准确标注的元数据训练特征矫正网络：固定特征学习网络的参数；随机地选择一部分准确标注的元数据来训练特征矫正网络的参数；利用一个相同的损失函数来更新特征矫正网络的参数；步骤3，利用标签矫正后的数据来训练特征学习网络：固定特征矫正网络的参数；按照步骤1中记录的索引号来选择未能准确标注的训练样本；利用一个相同的损失函数来更新特征学习网络的参数。本发明利用少量准确标注的训练数据学习一种特征偏移矫正方法，从而协助深度神经网络模型从海量未准确标注的训练集中学习一种鲁棒的特征表达方法。

公开(公告)号：CN114757362A

公开(公告)日：2022-07-15

申请号：CN202210375420.2

申请日：2022-04-11

申请人： 西安交通大学

发明人： 王进军 ,  张子良 ,  孟荣业 ,  汪修洁 ,  张勤东 ,  王浩

IPC分类号： G06N20/00 ,  G06N3/02 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开一种基于边缘增强的多智能体系统通信方法及相关装置，解决现有的多智能体系统中智能体间通讯效率较低的问题，方法包括以下步骤：构造基于分布式部分可观测马尔科夫模型的多智能体系统；根据图神经网络建模方法生成节点与多维边缘信息；通过神经网络融合节点与边缘信息，并构造包含多维边缘信息的多智能体系统结构；综合其他智能体信息，智能体输出自身价值函数，通过单调性网络结构生成总体价值函数，进行多智能体强化学习训练；训练结束后，将生成的权重文件和EGMA网络结构配置文件部署到多智能体系统平台，进行任务决策；本发明能提高多智能体强化学习任务中智能体间的通讯效率，在多智能体平台中表现为收敛速度加快，胜率效果提升。

公开(公告)号：CN112116063A

公开(公告)日：2020-12-22

申请号：CN202010802374.0

申请日：2020-08-11

申请人： 西安交通大学

发明人： 周三平 ,  王进军 ,  万星宇 ,  惠思奇 ,  张勤东 ,  孟荣业

IPC分类号： G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于元学习的特征偏移矫正方法，包括步骤：步骤1，利用标签未矫正的数据来预训练特征学习网络；步骤2，利用准确标注的元数据训练特征矫正网络：固定特征学习网络的参数；随机地选择一部分准确标注的元数据来训练特征矫正网络的参数；利用一个相同的损失函数来更新特征矫正网络的参数；步骤3，利用标签矫正后的数据来训练特征学习网络：固定特征矫正网络的参数；按照步骤1中记录的索引号来选择未能准确标注的训练样本；利用一个相同的损失函数来更新特征学习网络的参数。本发明利用少量准确标注的训练数据学习一种特征偏移矫正方法，从而协助深度神经网络模型从海量未准确标注的训练集中学习一种鲁棒的特征表达方法。