MACHINE LEARNING; HYPOTHESES; NOISE PROPAGATION; ALGORITHMS; BAYES THEOREM; MATHEMATICAL MODELS; FAILURE MODES; ARTIFICIAL INTELLIGENCE; RELIABILITY; CONFIDENCE LIMITS;
机译:一类分类新颖性检测模型的增量数据驱动学习及其在高维噪声数据中的应用
机译:SOINN +,一个自组织增量神经网络,用于从嘈杂的数据流中进行无监督学习
机译:基于单片机的增量集合学习嘈杂,非标准数据流
机译:从嘈杂的语音数据跟踪非视野噪声统计的前进进化的增量贝叶斯
机译:极端条件下的学习:具有大量,不平衡且嘈杂的数据的在线和主动学习。
机译:流式块增量学习,用于以快速的学习速度和较低的结构复杂度对类数据流进行分类
机译:用应用于高维噪声数据的一流分类新颖性检测模型的增量数据驱动学习