复旦大学刘靖获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利元学习快速适应方法、装置、设备、介质和程序产品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：CN119272851B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411822784.6，技术领域涉及：G06N3/0985；该发明授权元学习快速适应方法、装置、设备、介质和程序产品是由刘靖;胡波;刘洋;杨涛;杨宇博;琚波波;孙鹏设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本元学习快速适应方法、装置、设备、介质和程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及一种元学习快速适应方法、装置、设备、介质和程序产品，涉及人工智能技术领域。所述方法包括：通过分析任务特征，识别任务间的相似性，并据此进行任务分组和模型参数的特定初始化，以实现对新任务的快速适应。本发明在保持模型泛化能力的同时，显著提升了适应速度和学习效率。此外，本发明不仅在理论上提供了对元学习算法快速适应能力的深入理解，而且在实际应用中展现了其高效性和可靠性。通过本发明，多模态元学习模型的训练变得更加快速、精确，极大地扩展了元学习技术的应用范围和实用价值。
本发明授权元学习快速适应方法、装置、设备、介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于任务相似性感知的多模态元学习快速适应方法，其特征在于，所述方法包括： 对任务相关数据进行特征分析，识别和量化所述任务之间的相似性；所述任务相关数据包括文字、图片或视频；所述任务为目标分类任务； 基于相似性对所述任务进行聚类分析，生成若干任务组；针对每个所述任务组，获取对应模型参数，并融合不同所述任务组跨组共享的所述模型参数，获取第一模型参数； 针对目标任务查找相似度匹配的所述任务组，提取匹配成功的所述任务组对应所述第一模型参数作为所述目标任务的初始模型参数；对所述初始模型参数进行参数优化，获所述目标任务对应的目标模型参数； 其中，所述针对每个所述任务组，获取对应模型参数，并融合不同所述任务组跨组共享的所述模型参数，获取第一模型参数包括： 获取各所述任务组对应的模型参数，获取所述任务组之间能够跨组共享的所述模型参数； 针对每个所述任务组，将所述任务组对应的所述模型参数与能够与所述任务组跨组共享的所述模型参数进行加权求和，获取所述第一模型参数。
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