华为技术有限公司兰旭获国家专利权
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龙图腾网获悉华为技术有限公司申请的专利用于小样本分类的混合学习代理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：CN115104131B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202080096681.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权用于小样本分类的混合学习代理是由兰旭;莎拉·帕里索;史蒂文·乔治·麦克唐纳;黄维然设计研发完成，并于2020-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于小样本分类的混合学习代理在说明书摘要公布了：一种计算机系统和方法，用于训练机器学习系统以通过将输入数据分成多个类中的一个类来执行分类任务。所述系统用于：接收每个类的训练数据，从训练数据中可以推导出每个类的表示，其中，每个类由多个表示描述；处理训练数据，以针对至少一个类形成用于训练数据项的相对全局部分的第一代理和用于训练数据项的不同相对本地部分的多个代理，每个代理对应于属于该类的数据的表示。对于每个训练数据项，所述系统用于：评估训练数据项与所述代理之间的匹配；根据匹配等级估计所述训练数据项的类；通过更新加权矩阵来调整所述代理，以减小训练数据项和估计类的代理之间的距离。以这种方式定义多个代理可以使对象类的表示更丰富和更稳定。
本发明授权用于小样本分类的混合学习代理在权利要求书中公布了：1.一种计算机系统，其特征在于，所述计算机系统用于训练机器学习系统以通过将输入数据分类成多个类中的一个类来执行分类任务，所述计算机系统用于： 接收每个类的训练数据，从所述训练数据中可以推导出每个类的表示，其中，每个类由多个表示描述，每个训练数据项是一个图像；所述计算机系统用于从每个图像中提取特征； 处理所述训练数据，以针对至少一个类形成用于训练数据项的相对全局部分的第一代理和用于所述训练数据项的不同相对本地部分的多个代理，每个代理表示属于该类的数据的特征；所述训练数据项的不同相对本地部分包括N个不相交的本地区域；所述代理由所述机器学习系统学习的模型的权重定义； 对于每个训练数据项，评估所述训练数据项与所述代理之间的匹配；根据匹配等级估计所述训练数据项的类；通过更新加权矩阵来调整所述代理，以减小所述训练数据项和估计类的代理之间的距离。
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