增量式学习

作品数：92被引量：473H指数：10
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稀疏限制的增量式鲁棒非负矩阵分解及其应用被引量：5
《计算机应用》2019年第5期1275-1281,共7页杨亮东 杨志霞 
国家自然科学基金资助项目(11561066)~~
针对鲁棒非负矩阵分解(RNMF)的运算规模随训练样本数量逐渐增多而不断增大的问题,提出一种稀疏限制的增量式鲁棒非负矩阵分解算法。首先,对初始数据进行鲁棒非负矩阵分解;然后,将其分解结果参与到后续迭代运算;最后,在对系数矩阵增加稀...
关键词：增量式学习 非负矩阵分解 稀疏限制 聚类 人脸识别 
基于尺度自适应与增量式学习的人脸对齐方法
《计算机应用》2018年第7期2064-2069,共6页陈平 龚勋 
国家自然科学基金资助项目(61772435)~~
针对传统基于回归的人脸对齐算法在人脸尺度归一化时会造成纹理的损失,以及为了提升算法模型的泛化能力必须扩充数据集重新训练而导致训练时间增加,甚至出现不收敛、不可计算等问题,提出一种基于尺度自适应与增量式学习(IL)的人脸对齐...
关键词：人脸对齐 增量式学习 尺度自适应 级联回归 鲁棒性 
一种改进的基于粗糙集的增量式学习算法
《计算机应用》2008年第S2期77-79,共3页徐丹 于洪 
重庆市教委科学技术研究项目(KJ080510);重庆邮电大学科研基金资助项目(A2004-46)
从粗糙集理论出发,利用决策表局部最小确定性作为阈值来自主控制产生规则,得到一种改进的增量式学习算法。实验表明,在处理大多数数据集时,该算法效率和生成的规则集对样本的正确识别率都较已有的基于粗糙集的增量式算法IRAA有所提高。
关键词：粗糙集 增量式学习 知识获取 决策表 
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