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龙图腾网恭喜渊慧科技有限公司申请的专利具有顺序学习任务的域中的可扩展持续学习的神经网络获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111989696B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：201980026806.9，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权具有顺序学习任务的域中的可扩展持续学习的神经网络是由J.施瓦茨;R.帕斯卡努;R.T.哈德塞尔;W.恰尔内茨基;Y.W.郑;J.卢克蒂娜设计研发完成，并于2019-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有顺序学习任务的域中的可扩展持续学习的神经网络在说明书摘要公布了：一种方法、系统和装置，包括在计算机存储介质上编码的计算机程序，用于使用神经网络进行可扩展持续学习。方法之一包括：接收新机器学习任务的新训练数据；对新训练数据训练活动子网，以从活动网络参数的初始值确定活动网络参数的训练值，同时保持知识参数的当前值固定；对新训练数据训练知识子网，以通过训练知识子网生成与用于新训练输入的训练的活动子网生成的活动输出相匹配的用于新训练输入的知识输出，从知识参数的当前值中确定知识参数的更新值。

本发明授权具有顺序学习任务的域中的可扩展持续学习的神经网络在权利要求书中公布了：1.一种对新机器学习任务训练多任务神经网络的方法，其中，从以下组成的组中选择新机器学习任务：将表征现实世界的输入传感器数据转换为将传感器数据分类为多个类别中的一个的输出的任务，其中，输入传感器数据是图像、视频和音频之一；将输入数据转换为对现实世界起作用的致动器的控制数据的任务；或将表征与代理交互的环境的输入数据转换为定义代理对环境执行的动作的输出数据的任务；其中，代理是机器人和自主车辆之一；其中，多任务神经网络包括i知识子网和ii活动子网，其中，知识子网包括多个知识神经网络层并具有多个知识参数，其中，知识子网被配置为接收网络输入并处理网络输入以生成网络输入的知识输出，其中，活动子网包括多个活动神经网络层并具有多个活动参数，其中，活动子网被配置为接收网络输入并处理网络输入以生成网络输入的活动输出，以及其中，活动神经网络层中的至少一个被配置为在多任务神经网络从网络输入生成活动输出和知识输出的同时，接收由知识神经网络层中的一个生成的输出作为输入，所述方法包括：接收用于新机器学习任务的新训练数据，新训练数据包括多个新训练输入；对新训练数据训练活动子网，以从活动网络参数的初始值确定活动网络参数的训练值，同时保持知识参数的当前值固定；以及对新训练数据训练知识子网，以通过对新训练输入训练知识子网以最小化损失函数，而从知识参数的当前值确定知识参数的更新值，对新训练输入训练知识子网以最小化损失函数，包括：i第一项，测量给定新训练输入的知识输出与活动输出之间的相似度，以及ii一个或多个第二项，对知识子网进行惩罚，所述知识子网的知识参数的值与知识参数的当前值存在偏差。

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