Vi presenterar en ram för online-slutledning i närvaro av en icke uttömmande definierad uppsättning klasser som innehåller övervakad klassificering med klassupptäckt och modellering. En Dirichlet-process före (DPP) modell definierad över klassdistributioner säkerställer att både kända och okända klassdistributioner har sitt ursprung enligt en gemensam basfördelning. I ett försök att automatiskt upptäcka potentiellt intressanta klassformationer, kombineras den tidigare modellen med en lämpligt vald datamodell, och sekventiell Monte Carlo provtagning används för att utföra online-slutledning. Vår forskning drivs av en biodetektion ansökan, där en ny klass av patogen kan plötsligt visas, och den snabba ökningen av antalet prover från denna klass indikerar uppkomsten av ett utbrott.
Murat m.fl. REF definierade en Dirichlet-process med föregående modell över klassdistributioner för att säkerställa att både kända och okända klassdistributioner har sitt ursprung enligt en gemensam basfördelning.
Bayesian Nonexhaustive Learning for Online Discovery and Modeling of Emerging Classes
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}