基于覆盖思想的构造型神经网络的增量学习
张春平
国家电网电力科学研究院 南京 210003
摘要：增量学习是在原有学习成果的基础上,对新信息进行学习,以获取新知识的过程,它要求尽量保持原有的学习成果.文章先简述了基于覆盖的构造型神经网络,然后在此基础上提出了一种快速增量学习算法.该算法在原有网络的分类能力基础上,通过对新样本的快速增量学习,进一步提高网络的分类能力.实验结果表明该算法是有效的.
关键词：增量学习覆盖神经网络
分类号：TP183(自动化基础理论)
论文发表日期：2012-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 31-33,39 )
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