学习++ swMATH编号： 37991 软件作者： R.Polikar、L.Upda、S.S.Upda和V.Honavar 描述： Learn++：用于监督神经网络的增量学习算法。我们介绍了Learn++，一种用于神经网络（NN）模式分类器增量训练的算法。提出的算法使受监督的NN范式（如多层感知器（MLP））能够容纳新数据，包括与以前未见过的类相对应的示例。此外，该算法在随后的增量学习过程中不需要访问以前使用的数据，但同时，它不会忘记以前获得的知识。Learn++通过使用根据精心定制的分布采样的训练数据来生成多个假设，从而利用分类器的集成。最终分类器的输出使用加权多数投票程序进行组合。我们给出了几个基准数据集的仿真结果以及一个真实的分类任务。初步结果表明，该算法在实际应用中效果良好。文中还提供了Learn++构造分类器的理论误差上限。 主页： https://ieeexplore.iee.org/document/983393 相关软件： DENFIS公司;ElemStatLearn（电子状态学习）;学习++。数控;亚当;尼尔;ImageNet公司;到岸价格;iCaRL公司;Hyperopt公司;SVM灯;4.5条;阿达·布斯特。MH公司;伦敦银行支持向量机;UCI-毫升;MACS-VRPTW公司;CVRPSP公司;VRP公司;超启发式 引用于： 5文件 全部的 前5名12位作者引用 1 巴勃罗·加里多 1 亚历山德罗·科里奇。 1 亚历山大·梅洛。 1 米、云龙 1 权、裴 1 里夫，玛丽亚·克里斯蒂娜 1 Sakalauskas，Leonidas L。 1 史勇 1 什·克尔扬克，伊戈尔 1 马塞洛·里卡多·斯特默 1 瓦伊奇利特 1 王宗润 引用于4个系列 2 信息科学 1 欧洲运筹学杂志 1 统计计算与仿真杂志 1 启发式杂志 在4个字段中引用 4 计算机科学（68至XX） 2 统计学（62-XX） 1 运筹学、数学规划（90-XX） 1 系统论；控制（93至XX） 按年份列出的引文