基于覆盖思想的构造型神经网络的增量学习

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： 构造型神经网络 增量学习算法 覆盖思想 分类能力

作者: 张春平

作者单位: 国家电网电力科学研究院 南京 210003

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届江苏计算机大会

会议地点: 江苏淮安

会议语种:中文

页码: 31-33,39

在线出版日期: 2012-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）