Zobrazeno 1 - 10
of 14
pro vyhledávání: '"da Silva, Leonardo Enzo Brito"'
In streaming data applications incoming samples are processed and discarded, therefore, intelligent decision-making is crucial for the performance of lifelong learning systems. In addition, the order in which samples arrive may heavily affect the per
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2108.07743
This paper presents an adaptive resonance theory predictive mapping (ARTMAP) model which uses incremental cluster validity indices (iCVIs) to perform unsupervised learning, namely iCVI-ARTMAP. Incorporating iCVIs to the decision-making and many-to-on
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2008.09903
This survey samples from the ever-growing family of adaptive resonance theory (ART) neural network models used to perform the three primary machine learning modalities, namely, unsupervised, supervised and reinforcement learning. It comprises a repre
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1905.11437
Validation is one of the most important aspects of clustering, but most approaches have been batch methods. Recently, interest has grown in providing incremental alternatives. This paper extends the incremental cluster validity index (iCVI) family to
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1902.06711
This paper presents a novel adaptive resonance theory (ART)-based modular architecture for unsupervised learning, namely the distributed dual vigilance fuzzy ART (DDVFA). DDVFA consists of a global ART system whose nodes are local fuzzy ART modules.
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1901.00794
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN); 2016, p3023-3029, 7p
Publikováno v:
2015 25th International Conference on Field Programmable Logic & Applications (FPL); 2015, p1-9, 9p
Publikováno v:
2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN); 2013, p1-8, 8p