增量式神经网络聚类算法

发布时间：2017-12-06 05:34

  本文关键词：增量式神经网络聚类算法

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【摘要】：神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。
【作者单位】： 国防科技大学计算机学院;国防信息学院信息化建设系信息资源管理教研室;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61532001,61472436)
【分类号】：TP183
【正文快照】： 随着互联网和社交媒体的广泛发展,大量无标注的数据源源不断地产生[1-2]。这些数据的海量性、无标注性、实时性等特点给传统的机器学习模型带来了很大的挑战[3]。传统的神经网络模型具有强大的问题建模能力,理论上含有足够多隐藏层神经元的神经网络可以逼近任意函数。但是主流

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