1.《数据流驱动:C++构建AI模型持续学习新范式》在人工智能领域不断发展演进的浪潮中,数据的持续流入和模型的适应性学习成为了新的焦点。传统的人工智能模型训练往往基于固定的数据集,在模型训练完成后难以有效地处理新到达的数据并持续提升性能。而基于数据流的人工智能模型持续学习系统则能够打破这种局限,让模型在动态变化的数据环境中不断进化。C++作为一种高性能的https://cloud.tencent.com/developer/article/2478635

2.增量学习7种典型嘲域增量学习不需要任务身份:在DIL中,系统不需要明确知道每个任务的具体身份或来源。系统的目标是能够从不同分布的数据中学习并泛化到新的、未见过的数据上,而不是依赖于任务的具体标识。 域增量学习在许多实际应用中非常有用,尤其是在数据分布不断变化的环境中,如自然语言处理、计算机视觉和医疗诊断等领域。通过DIL,系统能够更https://blog.csdn.net/qq_58702163/article/details/140797930

3.介绍增量学习袋鼠社区类增量学习是指,不同时刻到达的数据属于同一任务的不同类别,类增量学习要求模型进行单头输出,并且能够增加输出的类别。相比于任务增量学习,类别增量学习前后数据之间的互相干扰更大,难度更高。3 域增量学习(Domain Incremental Learning)域增量学习是指,不同时刻到达的数据属于同一任务的相同类别,但是数据分批次到达,且https://www.dtstack.com/bbs/article/4953

4.武汉大学夏桂松团队:面向遥感图像解译的增量深度学习根据训练数据标注 / 模型测试设置的差异,增量学习通常分为:任务增量学习 ( task incremental learning ) 、类别增量学习 ( class incremental learning ) 、域增量学习 ( domain incremental learning ) 。 其中,任务增量学习是指通过多阶段学习使深度模型逐步适应一系列的任务。在模型测试时,每个待测试图像都具有明确https://www.myzaker.com/article/66d80289b15ec052091c4f18

5.新兴县人民政府门户网站4.促“一镇两业”结构优化调整效果不明显,推动镇域经济增量提质后劲不足 ①针对“镇内产业结构较为单一,部分项目停滞不前,文旅产业的培育进度不理想,2021年各项经济数据下滑明显,工业总产值、一般预算收入均为2017年以来最低”的问题 原因分析:一是镇内产业发展思路结构较单一。二是疫情防控影响经济环境,导致2021年https://www.xinxing.gov.cn/xxxrmzf/xxdt/gzdt/content/post_1638430.html

6.增量式学习的概念增量式学习的概念 简介 增量式学习是计算机视觉中的一种学习算法，主要用于分类问题中。特别是在商业领域中增量学习的过程将有助于做出重大决策。下面将简要说明其基本概念。方法/步骤 1 为什么需要增量学习算法？1）数据库中的数据是动态变化的2）数据量（训练样本）的变化引起重复学习3）应避免在海量数据的情况下https://jingyan.baidu.com/article/d621e8da329c612865913f20.html

7.机器学习顶刊汇总:EESNat.Commun.EnSMACSAMIES&T等成果(<14个月)和来自基于物理模型的模拟数据来实现电池容量和退化模式的晚期寿命估计(2~4年),其不同之处在于如何利用廉价且现成的物理模拟数据:1)方法1是一种数据增强方法,将早期实验老化和模拟数据组合成一个增强数据集,用于训练机器学习模型以估计三种退化模式的容量和状态;2)方法2是一种增量学习方法,首先使用模拟https://www.shangyexinzhi.com/article/5029661.html

8.数据样本较少无法有效分析怎么办呢帆软数字化转型知识库增量学习和在线学习是处理小样本数据的一种有效方法,通过逐步增加数据量和更新模型来提高分析的准确性。以下是增量学习和在线学习的主要步骤: 初始模型训练:在现有的小样本数据上训练初始模型,建立初步的预测和分析能力。 增量数据获取:逐步获取新的数据样本,扩展数据集。新数据可以通过实验、观测、网络抓取等途径获取。https://www.fanruan.com/blog/article/339467/

9.联想人工智能平台——EdgeAI主要思路仍然是通过在网络中融入记忆模块实现增量学习特性。它的特点是每个记忆模块代表一个类别的特征原型集合,增加新类别相当于增加记忆模块的数量。 4. 跨芯片异构推理加速引擎 异构推理加速引擎是联想边缘智能Edge AI平台自研的,在多样性边缘设备上运行AI推理的统一引擎。通过对不同种类AI芯片的深入研究,结合对模型的https://research.lenovo.com/webapp/view/ResearchNews.html?id=401

10.科学网—[转载]强化学习在资源优化领域的应用摘要:资源优化问题广泛存在于社会、经济的运转中,积累了海量的数据,给强化学习技术在这一领域的应用奠定了基础。由于资源优化问题覆盖广泛,从覆盖广泛的资源优化问题中划分出3类重要问题,即资源平衡问题、资源分配问题和装箱问题。并围绕这3类问题总结强化学习技术的最新研究工作,围绕各研究工作的问题建模、智能体设计等https://blog.sciencenet.cn/blog-3472670-1312677.html

11.机器学习中的集成在线批量迁移……各种学习的区别相对应的,半监督学习在学习时并不知道最终的测试用例是什么。也就是说,直推学习其实类似于半监督学习的一个子问题,或者说是一个特殊化的半监督学习,所以也有人将其归为半监督学习。 六、增量学习与减量学习 online learning包括了incremental learning和decremental learningincremental learning增量学习,是指一个学习https://www.cnblogs.com/feily/p/14387567.html

12.小样本学习,路在何方?机器之心比如李飞飞老师在 ICCV2003年的一篇文章,通过贝叶斯这条思路去融合;我们也可以和专家系统,或者通过一些专家知识融合,甚至可以和不同的领域,比如vocabulary inference learning领域,通过NLP去学习一些语义字典帮助小样本学习;如何在数据积累中过渡到大样本学习,这有一个很典型的增量学习问题。https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-01-10-4

13.联邦学习总结与代码同样,去掉同态加密的问题,横向联邦学习也很简单,最简单的思路就是双方的数据都concat到一起,不过这里的意思是A数据集先训练一个模型,然后B数据集在A模型的基础上再训练,感觉思路和增量学习类似: 因为lgb的增量学习的接口只有原始接口可以用所以这里用原生接口 https://god.yanxishe.com/columnDetail/16547

14.从零开始强化学习(三)——表格型方法,可以把经验均值(empirical mean)转换成增量均值(incremental mean)的形式,如下式所示: 通过这种转换,就可以把上一时刻的平均值跟现在时刻的平均值建立联系,即: 其中: 是残差 类似于学习率(learning rate) 当得到 ,就可以用上一时刻的值来更新现在的值: https://www.jianshu.com/p/f97bd11bb8f3

15.中科院计算技术研究所王晋东:迁移学习的发展和现状分享总结下面来分析深度迁移学习。深度学习可以学习到更鲁棒的、泛化能力更强的特征表达,迁移学习能学习到领域无关的特征表达,这和深度学习不谋而合,将两者结合,能充分利用神经网络的表达能力,学习域不变的特征表示。 下面看下最近的一些工作,14年有一篇论文探讨了神经网络的可迁移性,横轴是层数,纵轴是精度。 https://www.leiphone.com/news/201711/MR5KngdchDMBJBM6.html

16.基于元学习的小样本增量攻击识别模型实用的IDS应该能够尽快适应新的任务,即迅速学习到新类攻击特征。这种情况可以归为类增量(class-incremental)学习,即:i)学习器应可以在不断增多新类的数据中学习;ii)由于计算需求、存储预算和数据隐私等各种问题,将新数据与旧数据集结合进行再训练模型通常是不可行的。上述类增量学习方法通常会导致稳定性-可塑性困境,https://www.51cto.com/article/678578.html