Awesome Incremental Learning

原创 已于 2023-01-06 21:24:32 修改 · 286 阅读 · 0 ·
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#增量学习

于 2023-01-06 20:20:10 首次发布
这是一个关于增量学习的资源列表，包括优快云上的资料和一个GitHub仓库，该仓库提供了丰富的代码示例，帮助读者理解和应用增量学习这一AI领域的关键技术。
增强学习、增量学习基础知识
gentelyang的博客
03-21 5262
 一：增强学习（Q-learning）要解决的问题：一个能感知环境的自治agent，怎样通过学习选择能达到其目标的最优操作。agent的任务就是从这个非直接的，有延迟的回报中学习，以便后续的动作产生最大的积累效应，agent通过学习改进自身的性能并选择行为。强化学习：从环境状态到行为映射的学习，以使系统行为从环境中获得的积累奖赏值最大，该方法不同与监督学习技术那样通过正例、反例来告知采取何种行为，...
增量学习/Incremental learning
xys430381_1的专栏
10-24 2285
增量学习二十年发展如何？用一篇综述看懂增量学习
连续性学习论文及代码汇总
追随梦想，实现梦想
04-30 680
Continual learning 学习笔记【持续更新】 上面这篇博客介绍的非常详细了。
Awesome-Incremental-Learning:很棒的增量学习
05-01
很棒的增量学习/终身学习 民意调查 图像分类中的在线连续学习：一项实证调查（ arXiv 2020 ）[] [] 自然语言处理中的持续终身学习：一项调查（ COLING 2020 ）[] 班级增量学习：调查和绩效评估（ arXiv 2020 ）[] [] 视觉任务的类增量学习算法的综合研究（神经网络）[] [] 持续学习调查：在分类任务中避免遗忘（ TPAMI 2021 ） [ ] 神经网络的持续终身学习：回顾（神经网络）[论文] 文件 2021年 区分性和生成性持续学习的有效特征转换（ CVPR，2021年）[论文] 借助不断发展的分类器进行少量增量式学习（ CVPR，2021年）[论文] 基于矫正的持续学习知识保留（ CVPR，2021年）[论文] DER：用于班级增量学习的动态可扩展表示形式（ CVPR，2021 ）[论文] 彩虹记忆：通过多种样本记忆进行持续学习（
探索Awesome-Incremental-Learning：打造持续学习的强大工具
gitblog_00025的博客
03-22 364
探索Awesome-Incremental-Learning：打造持续学习的强大工具 在人工智能领域，Incremental Learning（增量学习）是一种模拟人类学习方式的技术，它允许模型在接收新数据的同时更新自身，无需重新训练整个模型。而项目，是由xiaoleiliu维护的一个全面的、精选的增量学习资源库，旨在帮助开发者和研究者更好地理解和应用这一前沿技术。 项目简介 该项目是一个精心策划...
连续性学习论文汇总
追随梦想，实现梦想
12-28 519
continual_learning_papers Awesome-Incremental-Learning awesome-lifelong-continual-learning 感谢统计。 . . . . .
Incremental Learning
zhuiqiuk的专栏
04-19 2639
2018-2019 Paper: Multi-task settings: Class-incremental Learning via Deep Model Consolidation https://arxiv.org/abs/1903.07864v1 End-to-end Incremental Learning https://github.com/fmcp/EndToEndI...
Few-Shot Class-Incremental Learning via Class-Aware Bilateral Distillation
weixin_44370695的博客
07-13 487
灾难性遗忘：
论文阅读笔记《Few-Shot Class-Incremental Learning》
深视
06-19 8987
核心思想   本文提出一种用于解决小样本类别增量学习（few-shot class-incremental learning, FSCIL）的算法（TOPIC）。首先解释一下什么是小样本类别增量学习，模型首先在一个大规模的基础数据集D(1)D^{(1)}D(1)上进行训练，然后会不断增加新的数据集D(t),t>1D^{(t)}, t>1D(t),t>1，且数据集中的类别与基础数据集中的不同，样本数量也较少，在学习新的样本过程中，还不能忘记之前学习过的样本。这一过程面临两个难题：灾难性遗忘和
【论文合集】Awesome Backdoor Learning
m0_61899108的博客
05-19 3959
关于后门攻击&防御的博客与论文。
推荐系统领域对比学习和数据增强论文及代码集锦
KingGugu的博客
01-01 2520
推荐系统领域对比学习和数据增强论文及代码集锦
Continual learning 学习笔记【持续更新】
轮子去哪儿了
01-03 4215
文章目录学习笔记开源的论文 学习笔记 开源的论文 2019 CVPR Continual learning: A comparative study on how to defy forgetting in classification tasks 论文： https://arxiv.org/abs/1909.08383 代码：没找到 2019 CVPR Three scenarios ...
备考规划考研复习全周期管理策略：论文重点突破与高并发项目实践结合方案设计
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内容概要：本文围绕一场重要考试的备考规划展开，详细列出了复习资料（如视频、脑图、红宝书）、学习方法（看视频2-3遍、夯实基础）、重点任务（细看论文视频、专注近2年真题）以及阶段性
数据基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
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【数据】基于进化k均值聚类和溶解气体子集分析的混合DGA方法，用于电力变压器故障诊断
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12-07
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十种智能优化算法优化RBF神经网络多输入单输出回归MATLAB完整代码和数据
12-07
MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型，其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数（spread），以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络：使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测：对输入特征进行回归预测，适用于连续值输出问题。 性能对比：对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能，绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备：导入数据，随机打乱，划分训练集和测试集（默认7:3）。 数据归一化：使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模：使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环： 调用优化算法（从指定文件夹中读取算法文件）优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果，保存性能指标。 结果可视化： 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标（MAE、RMSE、MAPE、MBE）柱状图。 十种智能优化算法分别是： GWO：灰狼算法 HBA：蜜獾算法 IAO：改进天鹰优化算法，改进①：Tent混沌映射种群初始化，改进②：自适应权重 MFO：飞蛾扑火算法 MPA：海洋捕食者算法 NGO：北方苍鹰算法 OOA：鱼鹰优化算法 RTH：红尾鹰算法 WOA：鲸鱼算法 ZOA：斑马算法
一周营养食谱表格（早餐、午餐、晚餐）.docx
12-07
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PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）
12-07
PowerWorld仿真与电力系统潮流计算（牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法）（Matlab实现）内容概要：本文档围绕电力系统潮流计算展开，重点介绍了基于PowerWorld的仿真方法，并结合Matlab实现了牛顿拉夫逊法和高斯赛德尔法两种经典潮流计算算法。文档不仅涵盖理论推导与Matlab编程实现，还提供了多个相关科研方向的技术支持，如智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统状态估计等，展示了其在电力系统分析中的综合应用价值。此外，文档附带丰富的Matlab代码资源和仿真案例，便于读者实践与拓展。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握电力系统潮流计算的基本原理与实现方法；②学习牛顿拉夫逊法与高斯赛德尔法的算法差异与适用场景；③利用Matlab进行PowerWorld仿真与数据分析，提升科研与工程实践能力； 阅读建议：建议结合文档提供的Matlab代码进行实际操作，逐步理解算法实现细节，并尝试在不同电网模型中验证算法效果，以加深对潮流计算过程的理解与应用能力。
3HAC020993-en.pdf
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ABB工业机器人手册
机器学习算法精选集 - Awesome Machine Learning
资源摘要信息: "awesome-machine-learning-master_machinelearning_" 在这个摘要中，我们将详细介绍机器学习领域的重要知识点。首先，我们要了解"awesome-machine-learning-master_machinelearning_"这个标题所指的...
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