Abstract-We introducerar Learn++, en algoritm för inkrementell träning av neurala nätverk (NN) mönsterklassare. Den föreslagna algoritmen gör det möjligt för övervakade NN-paradigm, såsom flerskiktsperceptron (MLP), att rymma nya data, inklusive exempel som motsvarar tidigare osedda klasser. Dessutom kräver algoritmen inte tillgång till tidigare använda data under efterföljande inkrementella inlärningssessioner, men samtidigt glömmer den inte tidigare förvärvade kunskaper. Learn++ använder ensemble av klassificerare genom att generera flera hypoteser med hjälp av träningsdata som tas fram enligt noggrant anpassade distributioner. Utfallet av de resulterande klassificeringarna kombineras med ett omröstningsförfarande med viktad majoritet. Vi presenterar simuleringsresultat på flera referensdatauppsättningar samt en verklig klassificeringsuppgift. De första resultaten visar att den föreslagna algoritmen fungerar ganska bra i praktiken. En teoretisk övre gräns för felet hos de klassiatorer som konstruerats av Learn++ tillhandahålls också. Index Terms-Catastrophic glömma, klassificering algoritmer, ensemble av klassificerare, inkrementellt lärande, kunskapsinhämtning och retention, mönsterigenkänning, övervakade neurala nätverk.
I REF diskuterade författaren det inkrementella inlärningsproblemet för neurala nätverk och föreslog ett tillvägagångssätt baserat på ensemble av klassificerare för att förverkliga den inkrementella utbildningen av neurala nätverk.
Learn + + : An Incremental Learning Algorithm for Supervised Neural Networks
{'venue': 'HIS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}