一种基于贝叶斯神经网络的深度知识追踪方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

一种基于贝叶斯神经网络的深度知识追踪方法

基本信息

申请号	CN201810887874.1	申请日	-
公开（公告）号	CN110807509A	公开（公告）日	2020-02-18
申请公布号	CN110807509A	申请公布日	2020-02-18
分类号	G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/20	分类	计算；推算；计数;
发明人	李东华;贾艳明;徐宁	申请（专利权）人	北京博智天下信息技术有限公司
代理机构	-	代理人	-
地址	100085 北京市海淀区信息路甲28号D座05A502号
法律状态	-

摘要

实现个性化自适应学习的前提是对学生的知识掌握情况有一个精准的评估。现有的基于深度神经网络的知识追踪方法，不用显式编码人类领域知识，能够挖掘出学生行为复杂关系，但效果不佳且易过拟合。本发明提出了一种基于贝叶斯神经网络的深度知识追踪方法：模型采用了embedding+LSTM+Dense结构，参数由点值替换为正态分步形式，参数调整引入贝叶斯反向传播方法。利用embedding层训练具有任务导向性的学生行为向量以提升模型的准确性，LSTM层能有效处理数据的长依赖，Dense层调整输出数据的维度；模型参数分布化，明确表示预测结果的不确定性和模型优化的随机性；贝叶斯先验知识加快模型收敛，有效的防止过拟合，增强泛化能力。