增量机器学习算法研究——基于模糊神经网络的增量学习
增量机器学习算法研究——基于模糊神经网络的增量学习
随着网络的发展许多应用领域获取新的数据变得很容噫。但是对于传统的批量学习技术来说如何从日益增加的新数据中得到有用信息是一个难题。随着数据规模的不断增加对时间和空间嘚需求也会迅速增加，最终会导致学习的速度赶不上数据更新的速度机器学习是一个解决此问题的有效方法。然而传统的机器学习是批量学习方式需要在进行学习之前，准备好所有的数据为了能满足在线学习的需...
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network)是一种基于竞争学习的两层神经網络,用于在没有先验知识的情况下对动态输入数据进行在线聚类和拓扑表示,同时,对噪音数据具有较强的鲁棒性.SOINN的增量性,使得它能够发现数據流中出现的新模式并进行学习,同时不影响之前学习的结果.因此,SOINN能够作为一种通用的学习算法应用于各类非监督学习问题中.对SOINN的模型和算法进行相应的调整,可以使其适用于监督学习、联想记忆、基于模式的推理、流形学习等多种学习场景中.SOINN已经在许多领域得到了应用,包括机器人智能、计算机视觉、专家系统、异常检测等.
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