基于自适应共振理论拓扑聚类的可持续学习类级分类器设计
机器学习
2024-10-04 v2
摘要
本文提出一种利用基于自适应共振理论(ART)的增长型自组织聚类算法的具备持续学习能力的监督分类算法。该基于 ART 的聚类算法在理论上能够进行持续学习,所提算法将其独立应用于各类训练数据以生成分类器。每当给定来自新类的额外训练数据集时,将在不同学习空间中定义一个新的基于 ART 的聚类。得益于上述特性,所提算法实现了持续学习能力。仿真实验表明,与最先进的具备持续学习能力的基于聚类的分类算法相比,所提算法具有更优的分类性能。
引用
@article{arxiv.2203.09879,
title = {Class-wise Classifier Design Capable of Continual Learning using Adaptive Resonance Theory-based Topological Clustering},
author = {Naoki Masuyama and Yusuke Nojima and Farhan Dawood and Zongying Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.09879},
year = {2024}
}
备注
This paper is currently under review. arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2201.10713