基于覆盖思想的构造型神经网络的增量学习

• 作者: 张春平
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 增量学习 覆盖 神经网络
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 31-33,39
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4099字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张春平		3	9	1.0	3.0