搜索结果: 1-14 共查到“计算机科学技术 增量学习”相关记录14条 . 查询时间(0.196 秒)
一种基于随机权神经网络的类增量学习与记忆融合方法
连续学习 灾难性遗忘 随机权神经网络 再可塑性启发
2024/1/16
连续学习(Continual learning,CL)多个任务的能力对于通用人工智能的发展至关重要.现有人工神经网络(Artificial neural networks,ANNs)在单一任务上具有出色表现,但在开放环境中依次面对不同任务时非常容易发生灾难性遗忘现象,即联结主义模型在学习新任务时会迅速地忘记旧任务。
一种空间几何角度最大化的随机增量学习模型及应用
随机权神经网络 增量学习 空间几何角度最大化约束 无限逼近性
2024/1/16
针对随机权神经网络(Random weight neural networks,RWNNs)隐含层节点随机生成过程可解释性不足和节点随机生成而导致的网络结构不紧致等问题,提出了一种空间几何角度最大化随机增量学习模型(Stochastic incremental learning model with maximizing spatial geometry angle,SGA-SIM).首先,以空间...
机器学习技术成功地应用于计算机视觉、自然语言处理和语音识别等众多领域.然而,现有的大多数机器学习模型在部署后类别和参数是固定的,只能泛化到训练集中出现的类别,无法增量式地学习新类别.在实际应用中,新的类别或任务会源源不断地出现,这要求模型能够像人类一样在较好地保持已有类别知识的基础上持续地学习新类别知识.近年来新兴的类别增量学习研究方向,旨在使得模型能够在开放、动态的环境中持续学习新类别的同时保持...
改进的SVDD增量学习算法
支持向量数据描述 KKT条件 支持向量
2009/11/26
通过对SVDD增量学习中原样本和新增样本的特性分析，提出一种改进的SVDD增量学习算法。在增量学习过程中，该算法选取原样本的支持向量集和非支持向量中可能转为支持向量的样本集以及新增样本中违反KKT条件的样本作为训练样本集，舍弃对最终分类无用的样本。实验结果表明，该算法在保证分类精度的同时减少了训练时间。
一种改进的支持向量机增量学习算法
支持向量机 增量学习 分类
2009/7/9
提出了一种改进的支持向量机增量学习算法。分析了新样本加入后，原样本和新样本中哪些样本可能转化为新支持向量。基于分析结论提出了一种改进的学习算法。该算法舍弃了对最终分类无用的样本，并保留了有用的样本。对标准数据集的实验结果表明，该算法在保证分类准确度的同时大大减少了训练时间。
支持增量学习的文本单类别分类算法
支持向量机 单类别分类 文本/网页分类
2009/7/6
目前的文本单类别分类算法在进行增量学习时需要进行大量的重复计算，提出了一种新的用于文本的单类别分类算法，在不降低分类效果的同时，有效地减少了加入新样本学习时所需的计算量，从而比较适合于需要进行增量学习的情况。该方法已进行了测试实验，获得了较好的实验结果。
基于增量学习和阈值优化的自适应信息过滤研究
自适应信息过滤 伪相关反馈 增量学习 阈值优化
2009/3/6
为了适应实时在线的网络信息过滤需求，提出了一种新的自适应过滤模型。在系统的初始化阶段，运用增量学习方法对附加的少量伪相关文档进行学习，采用改进的文档词频方法来抽取特征词，以此扩展需求模板，提高模板准确度。在系统测试阶段，以系统效能指标最优为目标，提出了将概率模型和文档正例分布统计方法相结合来实现阈值优化的新算法。
基于支持向量回归的批处理增量学习方法
支持向量回归 批处理 增量学习
2009/2/27
针对生产实际中数据批量增加的情况，为了提高所建立的模型准确性和模型更新问题，提出了一种基于支持向量回归的批处理增量学习方法。算法通过对钢材力学性能预报建模的工业实例进行研究，结果表明，与传统的支持向量机增量学习算法相比，提高了模型的精度，具有良好的应用潜力。
基于支持向量机的多分类增量学习算法
支持向量机 增量学习 多分类问题
2009/2/27
支持向量机被成功地应用在分类和回归问题中，但是由于其需要求解二次规划，使得支持向量机在求解大规模数据上具有一定的缺陷，尤其是对于多分类问题，现有的支持向量机算法具有太高的算法复杂性。该文提出一种基于支持向量机的增量学习算法，适合多分类问题，并将之用于解决实际问题。
一种新的SVM对等增量学习算法
支持向量机 增量学习
2008/12/16
在分析支持向量机（SVM）寻优问题的KKT条件和样本分布之间关系的基础上，分析了新增样本的加入对SV集的影响，定义了广义KKT条件。基于原训练样本集和新增训练样本集在增量训练中地位等同，提出了一种新的SVM增量学习算法。算法在及时淘汰对后继分类影响不大的样本的同时保留了含有重要分类信息的样本。对标准数据集的实验结果表明，算法获得了较好的性能。
支持向量机加权类增量学习算法研究
向量 算法
2008/5/4
针对支持向量机类增量学习过程中参与训练的两类样本数量不平衡而导致的错分问题，给出了一种加权类增量学习算法，将新增类作为正类，原有类作为负类，利用一对多方法训练子分类器，训练时根据训练样本所占的比例对类加权值，提高了小类别样本的分类精度。实验证明了该方法的有效性。
一种基于增量学习型矢量量化的有效文本分类算法
学习型矢量量化(LVQ) 生长型神经气(GNG) 学习误差 类间距离 学习概率
2007/12/28
KNN作为一种简单的分类方法在文本分类中有广泛的应用，但存在着计算量大和训练文档分布不均所造成的分类准确率下降等问题.针对这些问题，基于最小化学习误差的增量思想，该文将学习型矢量量化(LVQ)和生长型神经气(GNG)结合起来提出一种新的增量学习型矢量量化方法，并将其应用到文本分类中.文中提出的算法对所有的训练样本有选择性地进行一次训练就可以生成有效的代表样本集，具有较强的学习能力.实验结果表明:这...
构造型神经网络双交叉覆盖增量学习算法
2007/11/2
AbstractThe
algorithm of incremental learning in cover based constructive neural networks (CBCNN)
is investigated by using BiCovering algorithm (BiCA) in this paper. This
incremental learning algor...