• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>IEEE International Conference on Autonomic Computing and Self-Organizing Systems Companion >Opportunistic Knowledge Adaption in Self-Learning Systems
【24h】

Opportunistic Knowledge Adaption in Self-Learning Systems

机译：自主学习系统中的机会知识适应

获取原文
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

In the context of Autonomous Learning, the question arises how an online learning system adapts its knowledge according to a changing environment, i.e. arrival of new classes or changing noise functions, to maintain a robust level of performance. As a solution, we suggest an architectural design inspired by a variant of the Observer/Controller framework. We present a scenario, in which the presented architecture is assumed to improve the performance, because the system is aware of currently available knowledge and can opportunistically exploit this knowledge.
机译：在自主学习的情况下，出现了一个问题，即在线学习系统如何根据不断变化的环境（即新班级的到来或噪声函数的变化）来调整其知识，以保持稳定的性能水平。作为一种解决方案，我们建议采用受Observer / Controller框架变体启发的架构设计。我们提出了一个场景，在该场景中，假定的体系结构被认为可以提高性能，因为该系统知道当前可用的知识，并且可以机会性地利用此知识。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号