遷移學習演算方法

Abstract

本發明係揭露一種遷移學習演算方法，首先取得一筆已知資料及隨機產生第一初始化參數，並藉由一模糊演算法計算已知資料以獲得第一資料特徵，再將一筆未知資料遷移至模糊演算法中，並以第一筆資料特徵作為未知資料的初始化參數計算出資料結果，若資料結果收斂則表示未知資料可以快速學習已知資料的資料結果計算，以直接產生一第二資料特徵，若不收斂則須將資料結果重新加入初始化參數中，重複計算以滿足收斂條件。本發明可以使一筆新的資料快速經既有資料的特徵以計算，除了省去資料的計算時間，並達成計算完資料結果之準確性。