Incremental Learning
증분 학습

또한 BLS(Broad Learning System)의 증분 학습 방식은 추출된 피쳐 매핑 노드가 충분하지 않을 때 재학습 없이 쉽게 피쳐 매핑을 늘리고 네트워크를 리모델링할 수 있도록 합니다.

이 논문은 각각 DIM(Deep InfoMax) 기반 비지도 특징 추출과 BLS(Broad Learning System) 기반 증분 학습을 사용하여 두 가지 문제를 해결하기 위한 새로운 기준 모델 훈련 방식을 제안합니다.

클래스 증분 학습(CIL)은 치명적인 망각 문제로 고통받는 새로운 클래스에 대한 통합 분류기를 점진적으로 학습하는 것을 목표로 합니다.

이 논문에서는 CNN 아키텍처에서 관찰되는 치명적인 망각 문제를 해결하기 위한 새로운 증분 학습 기법을 제시합니다.

옵티마이저에는 다중 목표 개미 옵티마이저, 다중 목표 잠자리 알고리즘, 다중 목표 메뚜기 최적화 알고리즘, 다중 목표 회색 늑대 최적화, 다중 목표 물 순환 알고리즘, 다중 목표 Salp 떼가 포함됩니다. 알고리즘, 성공 이력 기반 적응형 다중 목표 차동 진화, 고래 최적화를 사용한 성공 기록 기반 적응형 다중 목표 차동 진화, 비우세 분류 유전자 알고리즘 II, 실제 코드 인구 기반 증분 학습과 차등 진화의 하이브리드화, 차동 다중 목표 최적화를 위한 진화, 분해에 기반한 다중 목표 진화 알고리즘, 무제한 인구 크기 진화 다중 목표 최적화 알고리즘.

제안하는 방법의 두 가지 주요 구성 요소는 클래스 증분 학습 구성 요소와 도메인 적응 구성 요소입니다.

Class Incremental Learning의 주요 과제인 치명적인 망각은 데이터의 불균형으로 인한 분류자의 편향과 밀접한 관련이 있으며 대부분의 연구자는 편향을 제거하기 위해 경험적 기법에 의존합니다.

8개의 SBT - 감독 분류 시스템(UCS), 생물정보학 중심 계층적 진화 학습(BIOHEL), CHC, 적응 이산화 간격이 있는 유전 알고리즘 기반 분류 시스템(GA_ADI), 간격 규칙이 있는 유전 알고리즘 기반 분류 시스템(GA_INT), 밈 Pittsburgh Learning Classifier System(MPLCS), Population-Based Incremental Learning(PBIL) 및 SGA(Steady-State Genetic Algorithm for Instance Selection)는 통계적으로 우수한 결함 예측 변수로 밝혀졌습니다.

CO2 흐름 시뮬레이터 TOUGH2-MP와 최적화 알고리즘을 위한 PBIL(Population-Based Incremental Learning)을 결합한 새로운 최적화 도구가 개발되었습니다.

이 논문에서는 CNN 아키텍처에서 관찰되는 치명적인 망각 문제를 해결하기 위한 새로운 증분 학습 기법을 제시합니다.

이 기사에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 새로운 점진적 학습 프레임워크인 GarbageNet을 제시합니다.

최근 몇 년 동안 온라인 증분 학습에 대한 관심이 증가했습니다.

제안된 설계에 대한 합성 후 결과(45nm CMOS)가 제시되고 온라인 증분 학습 기능이 시연됩니다.

전체 HIN 및 후속 임베딩 모델을 재구성할 필요 없이 동적으로 매니페스트하는 애플리케이션을 처리하기 위해 증분 학습 모델이 생성됩니다.

증분 학습 기술은 모델의 기존 지식을 확장하여 시간이 지남에 따라 DeepRan 품질이 저하되는 것을 방지하는 데 사용됩니다.

여러 시나리오에서의 실험 결과는 제안된 증분 학습 모델이 긍정적이고 오래 지속되는 HRI에 들어갈 수 있는 능력을 소셜 로봇에 부여한다는 것을 보여주었습니다.

제안된 증분 학습 방식은 각 세대 또는 여러 세대에서 새로운 샘플을 평가하기 때문에 온라인 SAEA에 매우 적합합니다.

이 논문에서 우리는 도전적인 연속 학습 시나리오(영역 증분 학습)에서 파국적 망각의 잘 알려진 문제를 완화하기 위해 이중 정규화를 사용한 연속 학습 접근 방식을 제안합니다.

이러한 문제에 대한 응답으로 우리는 새로운 도전 과제인 SE-DIL(Single Exemplar Domain Incremental Learning)을 도입합니다. 이 작업은 대상 도메인 데이터와 소스 도메인 데이터의 ID당 단 하나의 예제를 활용하여 대상 도메인의 성능을 신속하게 개선하는 동시에 소스 도메인에서 성능을 유지합니다.

다양한 측정 조건에서 피험자의 ECG 신호를 식별하기 위해 점진적 학습을 수행하는 적응형 ECG 기반 인증 방법을 제안합니다.

RBFN-DDA는 새로운 정보를 포함하기 위해 새로운 은닉 유닛을 추가함으로써 구조가 확장되는 증분 학습을 수행합니다.

우리는 실험에서 FoCL이 순차적으로 도착하는 작업의 분포 변화에 더 빨리 적응하고 작업 증분 학습에서 생성 모델에 대한 최첨단 성능을 달성한다는 것을 보여줍니다.

이 문제를 해결하기 위해 베이지안 접근 방식으로 작업 증분 학습에 대한 지식 증류를 수정할 것을 제안합니다.

또한 C-BLS에 대해 의사 역 공식이 아닌 가중 정규화 최소 제곱 솔루션에서 파생된 3가지 대체 증분 학습 알고리즘이 개발되었습니다.

또한, 우리는 광범위한 확장을 통해 학습 정확도를 향상시키기 위해 매핑된 기능 노드, 향상 노드 또는 입력 데이터의 증분을 기반으로 하는 대안적인 증분 학습 알고리즘을 제안합니다.

본 논문에서는 증분 학습과 랜덤 포레스트를 결합하여 증분 랜덤 포레스트를 제안한다.

우리의 연구는 이러한 들어오는 데이터 청크를 처리하기 위해 자체 레이블링과 증분 학습을 결합합니다.

증분 학습 알고리즘이 실현 가능하기 위해 필요한 가정을 명확히 하기 위해 의 디슈가링 학습 프레임워크.

첫째, GS-GMDH는 증분 학습 알고리즘과 시계열 예측을 기반으로 하는 동적 예측 메커니즘을 구축하여 특이점을 인식하고 예측 효율성을 높입니다.

그런 다음 전체 재교육 작업 없이 네트워크 아키텍처를 빠르게 조정하기 위해 두 가지 적응형 증분 학습 전략이 개발되었습니다.

마지막으로, 향후 요청을 사용하여 모델을 업데이트하는 비용을 낮추기 위해 점진적 학습 전략이 활용됩니다.

지원 벡터 회귀 및 증분 학습 접근 방식의 장점에 매료되어 본 연구에서는 입자 군집 최적화(PSO) 알고리즘에 의해 최적화된 ISVR(증분 지원 벡터 회귀) 모델을 제안하고 일부 개선이 센서에 더 적합하도록 합니다. 결함 온라인 진단.

또한 기존 증분 학습 접근 방식은 빠른 학습 기능이 부족하고 새로운 샘플이 거의 없을 때 잠재적 위험을 피하고 재산 손실을 줄이기가 어렵습니다.

전체 HIN 및 후속 임베딩 모델을 재구성할 필요 없이 동적으로 매니페스트하는 애플리케이션을 처리하기 위해 증분 학습 모델이 생성됩니다.

이러한 단점을 극복하기 위해 본 논문에서는 점진적 학습 모델로 PS를 근사화할 것을 제안한다.

본 논문에서는 RF 기반 증분 학습을 통해 적시에 새로운 유형의 장애를 감지하고 분류할 수 있는 RF(Random Forest) 기반 장애 진단을 위한 증분 학습 방법인 Incre-RF를 제안합니다.

대부분의 기존 클래스 증분 학습 방법은 데이터를 저장하거나 생성 재생을 사용하는데, 둘 다 단점이 있는 반면, 매개변수 정규화 또는 편향 수정 방법과 같은 '리허설이 없는' 대안은 일관되게 높은 성능을 달성하지 못합니다.

점진적 학습 기술은 미래의 선택을 취하고 시스템을 업데이트하기 위해 과거의 전문 지식을 관리합니다.

이 논문에서는 CNN 아키텍처에서 관찰되는 치명적인 망각 문제를 해결하기 위한 새로운 증분 학습 기법을 제시합니다.

딥 러닝 모델의 주요 한계 중 하나는 점진적 학습 시나리오에서 치명적인 망각에 직면한다는 것입니다.

우리는 두 가지 중요한 도메인 및 클래스 증분 학습 시나리오에서 MNIST 데이터 세트의 순환 및 분할 벤치마크 변형 모두에서 이 취약점의 범위를 평가합니다.

또한 BLS(Broad Learning System)의 증분 학습 방식은 추출된 피쳐 매핑 노드가 충분하지 않을 때 재학습 없이 쉽게 피쳐 매핑을 늘리고 네트워크를 리모델링할 수 있도록 합니다.

장기 및 불완전한 감지 데이터를 기반으로 구조적 응답 예측을 가능하게 하기 위해 우리는 베이지안 시간 인수분해 모델을 효과적으로 업데이트하는 증분 학습 체계를 개발합니다.

전자 경매에서 악의적인 입찰 활동을 탐지하기 위해 이 연구는 실제 경매 환경에서 작동할 수 있는 청크 기반 증분 학습 프레임워크를 개발합니다.

이 기사에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 새로운 점진적 학습 프레임워크인 GarbageNet을 제시합니다.

소셜 메시지의 복잡성과 스트리밍 특성으로 인해 지식 획득, 보존 및 확장이 주요 관심사인 점진적 학습 환경에서 소셜 이벤트 감지를 해결하는 것이 매력적입니다.

클래스 증분 학습 설정에서 클래스는 일반적으로 시간이 지남에 따라 배치로 제공됩니다.

제안된 설계에 대한 합성 후 결과(45nm CMOS)가 제시되고 온라인 증분 학습 기능이 시연됩니다.

그럼에도 불구하고 현재 네트워크 기능에 대한 ML 모델은 종종 오프라인 방식으로 파생되는데, 이는 원격 ML 교육 클라우드에 방대한 양의 데이터 세트를 전송하기 위한 과도한 오버헤드와 지속적인 모델 업데이트를 위한 증분 학습 기능을 제공하지 못하기 때문에 비효율적입니다. .

본 논문은 심전도 부정맥 분류를 위한 능동적이고 점진적인 학습 시스템인 ABLS(active broad learning system)를 제시하여 비트를 라벨링하는 전문가의 훈련 시간과 인건비를 절감한다.

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과제 증분 학습은 과거 지식을 잊지 않고 새로운 과제를 지속적으로 학습하는 도전적인 문제를 포함합니다.

증분 학습에는 새로운 교육 샘플이 나타날 때마다 이전 지식을 동적으로 조정하는 기계 학습 패러다임이 포함됩니다.

결과 연구 결과는 가족 기업의 국제화가 점진적이고 점진적인 학습 과정을 특징으로 한다는 것을 시사합니다.

인간 전문가의 장점과 컴퓨터의 계산 능력을 결합하여 더 나은 성능을 위한 긴밀한 결합 증분 학습 프로세스를 만드는 것이 편리합니다.

아이디어는 소수 클래스 인스턴스를 재사용하고 증분 학습 패러다임을 적용하여 불균형 데이터 환경의 요구 사항에 GEP 분류기를 적용하는 것입니다.

생쥐에서 훈련 전 매일 투여하면 Barnes Maze의 두 가지 다른 점진적 학습 패러다임에서 공간 기억이 향상되었습니다.

기존의 다른 접근 방식과 달리 초기 교육 후 정의된 모델은 통합 증분 학습 메커니즘 덕분에 CRM 운영자가 제공한 피드백을 사용하여 시스템 운영 중 시간이 지남에 따라 개선될 수 있습니다.

이는 데이터 스트림 마이닝 알고리즘 설계에 본질적으로 존재하는 원패스 증분 학습 메커니즘 때문입니다.