Genomförbarheten av djupa neurala nätverk (DNN) för att ta itu med dataströmmar problem kräver fortfarande intensiv studie på grund av den statiska och offline naturen av konventionella djupt lärande metoder. En djupgående algoritm för fortlöpande lärande, nämligen autonomt fördjupat lärande (ADL), föreslås i detta dokument. Till skillnad från traditionella djupt lärande metoder, ADL har en flexibel struktur där dess nätverksstruktur kan konstrueras från grunden med frånvaron av inledande nätverksstruktur via den självkonstruerande nätverksstruktur. ADL tar specifikt upp en katastrofal glömska genom att ha en annan djupgående struktur som kan åstadkomma en avvägning mellan plasticitet och stabilitet. Nätverksbetydelse (NS) formel föreslås för att driva dolda noder växande och beskärning mekanism. Driftsdetektionsscenariot (DDS) läggs fram för att signalera fördelningsförändringar i dataströmmar som inducerar skapandet av ett nytt dolt lager. Maximal information kompressionsindex (MICI) metod spelar en viktig roll som en komplexitet reduktion modul eliminera överflödiga lager. Effekten av ADL valideras numeriskt enligt den prekventiella test-nu-tåg-proceduren i livslånga miljöer med hjälp av nio populära dataströmsproblem. De numeriska resultaten visar att ADL konsekvent överträffar de senaste kontinuerliga inlärningsmetoderna och samtidigt karakteriserar den automatiska uppbyggnaden av nätverksstrukturer.
Autonomt Deep Learning (ADL) föreslås i REF som erbjuder en helt öppen struktur som utvecklar både nätdjup och bredd för dataflödesinlärning.
Autonomous Deep Learning: Continual Learning Approach for Dynamic Environments
{'venue': 'This paper has been published in Proceedings of the 2019 SIAM International Conference on Data Mining', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}