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A Vector Quantization Approach for Life-Long Learning of Categories
Ist Teil von
Advances in Neuro-Information Processing, 2009, p.805-812
Ort / Verlag
Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg
Erscheinungsjahr
2009
Link zum Volltext
Quelle
Alma/SFX Local Collection
Beschreibungen/Notizen
We present a category learning vector quantization (cLVQ) approach for incremental and life-long learning of multiple visual categories where we focus on approaching the stability-plasticity dilemma. To achieve the life-long learning ability an incremental learning vector quantization approach is combined with a category-specific feature selection method in a novel way to allow several metrical “views” on the representation space for the same cLVQ nodes.