Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN
|
EL
| URI: | http://purl.tuc.gr/dl/dias/43321662-C403-4226-A0E3-83CF6B2EE0AA | ||
| Έτος | 2021 | ||
| Τύπος | Διπλωματική Εργασία | ||
| Άδεια Χρήσης |
|
||
| Βιβλιογραφική Αναφορά | Κοσμάς Πινήτας, "Εφαρμογή των ιδιοτήτων των δενδριτών στη μηχανική μάθηση", Διπλωματική Εργασία, Σχολή Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών, Πολυτεχνείο Κρήτης, Χανιά, Ελλάς, 2021 https://doi.org/10.26233/heallink.tuc.90049 | ||
| Εμφανίζεται στις Συλλογές |
Τα υπάρχοντα μοντέλα βαθιάς μάθησης επιτυγχάνουν αξιοσημείωτη απόδοση όταν εκπαιδεύονται σε μεγάλα σύνολα δεδομένων, Ωστόσο απόδοση των μοντέλων αυτών μειώνεται σημαντικά όταν μαθαίνουν σταδιακά νέες κλάσεις λόγω της τάσης τους να ξεχνούν τις γνώσεις που έχουν αποκτηθεί από προηγούμενα δεδομένα, το φαινόμενο αυτό ονομάζεται καταστροφική λήθη (catastrophic forgetting). Οι Αυτοοργανωτικοί Χάρτες μπορούν να μοντελοποιήσουν τον χώρο εισόδου χρησιμοποιώντας constrained-kmeans διασφαλίζοντας τη διατήρηση των προηγούμενων γνώσεων. Ως εκ τούτου, εισάγουμε τον Δενδριτικό-Αυτοοργανοτικό Χάρτη που αποτελείται από ένα μόνο επίπεδο Χαρτών Αυτοοργάνωσης, οι οποίοι εξάγουν μοτίβα από συγκεκριμένες περιοχές του χώρου εισόδου και ένα πίνακα συσχέτισης που εκτιμά τη συσχέτιση μεταξύ μονάδων και ετικετών. Η μονάδα που ταιριάζει καλύτερα σε ένα μοτίβο εισόδου επιλέγεται με βάση τον κανόνα της μέγιστου συνημιτόνου, ενώ η αμοιβαία πληροφορία χρησιμοποιείται για συμπερασμό. Η μέθοδος μας εκτελεί ταξινόμηση χωρίς επίβλεψη, καθώς δεν γίνεται χρήση των ετικετών κατά την ενημέρωση των διανυσμάτων βάρους των χαρτών. Τα αποτελέσματα υποδεικνύουν ότι ο προτεινόμενος αλγόριθμος υπερτερεί πολλών αλγορίθμων συνεχούς μάθησης στα σύνολα δεδομένων όπως το Split-MNIST και το Split-CIFAR-10.
Copyright © DIAS 2013
