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【发明授权】基于深度学习的学习策略生成方法和系统_上海松鼠课堂人工智能科技有限公司_202011055769.5 

申请/专利权人:上海松鼠课堂人工智能科技有限公司

申请日:2020-09-29

公开(公告)日:2021-07-20

公开(公告)号:CN112183728B

主分类号:G06N3/04(20060101)

分类号:G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F17/11(20060101);G06Q50/20(20120101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2021.07.20#授权;2021.01.22#实质审查的生效;2021.01.05#公开

摘要:本发明提供了基于深度学习的学习策略生成方法和系统,其能够以不同学生的学习知识数据作为输入源数据,并利用预设卷积神经网络模型对该学习知识数据进行深度学习,以此确定预设卷积神经网络模型的模型迭代运行损失信息和学习策略初始优化信息,再根据上述两种信息对预设卷积神经网络模型进行新的迭代优化,从而得到学习策略实际优化信息并调整预设神经网络模型的运行参数,其根据不同学生自身的实际知识数据学习情况生成与之匹配的学习策略,这样能够大大地提高学习策略的可靠性和有效性。

主权项:1.基于深度学习的学习策略生成方法,其特征在于,其包括如下步骤:步骤S1,获取若干学生的学习知识数据,并对所述学习知识数据进行预处理,从而得到若干学习策略生成源数据集合;步骤S2,将若干所述学习策略生成源数据集合输入至预设卷积神经网络模型,并根据所述预设卷积神经网络模型的输入端和输出端对应的数据,确定所述预设卷积神经网络模型的模型迭代运行损失信息,再获取所述预设卷积神经网络模型的学习策略初始优化信息;步骤S3,根据所述学习策略初始优化信息,对所述预设卷积神经网络模型进行二次优化,从而得到学习策略实际优化信息,并根据所述学习策略实际优化信息,调整所述预设卷积神经网络模型的运行参数;其中,在所述步骤S1中,获取若干学生的学习知识数据,并对所述学习知识数据进行预处理,从而得到若干学习策略生成源数据集合具体包括:步骤S101,获取若干所述学生在上一学年对应的知识学习数据,并对所述知识学习数据依次进行数据去重处理和数据降噪处理;步骤S102,根据所述知识学习数据的知识内容难度级别,将所述知识学习数据划分为若干知识学习数据集合,以此作为若干所述学习策略生成源数据集合;其中,在所述步骤S2中,将若干所述学习策略生成源数据集合输入至预设卷积神经网络模型,并根据所述预设卷积神经网络模型的输入端和输出端对应的数据,确定所述预设卷积神经网络模型的模型迭代运行损失信息,再获取所述预设卷积神经网络模型的学习策略初始优化信息具体包括:步骤S201,将若干所述学习策略生成源数据集合依次输入至所述卷积神经网络模型的输入端,同时获取所述卷积神经网络模型的输出端对应的输出数据;步骤S202,根据下面公式1,对所述输入端和所述输出端对应的数据进行分析处理,以此确定所述卷积神经网络模型的模型迭代运行损失值: 在上述公式1中,Siβt表示所述预设卷积神经网络模型在第i次迭代运行对应的损失值,Ya,i表示所述预设卷积神经网络模型在第i次迭代运行时所述输出端对应的第a个输出数据,Xa,i表示所述预设卷积神经网络模型在第i次迭代运行时所述输入端对应的第a个输入数据,m表示所述学习策略生成源数据集合的总数量,βt表示所述预设卷积神经网络模型经过t次迭代运行后对应的模型收敛值、且β0表示所述预设卷积神经网络模型的初始模型收敛值、且β0=1,Xt表示所述预设卷积神经网络模型经过t次迭代运行后对应的学习策略优化率;步骤S203,根据下面公式2,得到所述预设卷积神经网络模型的学习策略初始优化率: 在上述公式2中,X0表示所述预设卷积神经网络模型的学习策略初始优化率,β0表示所述预设卷积神经网络模型的初始模型收敛值、且β0=1,Ya,0表示所述预设卷积神经网络模型在未进行迭代运行模式下所述输出端对应的第a个输出数据,Xa,0表示所述预设卷积神经网络模型在未进行迭代运行模式下所述输入端对应的第a个输入数据,m表示所述学习策略生成源数据集合的总数量。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 上海松鼠课堂人工智能科技有限公司 基于深度学习的学习策略生成方法和系统

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