SPIN Learning and Forgetting Surface Classifications with Dynamic Neural Networks
- This paper refers to the problem of adaptability over an infinite period of time, regarding dynamic networks. A never ending flow of examples have to be clustered, based on a distance measure. The developed model is based on the self-organizing feature maps of Kohonen [6], [7] and some adaptations by Fritzke [3]. The problem of dynamic surface classification is embedded in the SPIN project, where sub-symbolic abstractions, based on a 3-d scanned environment is being done.
Verfasser*innenangaben: | Uwe R. Zimmer, Ewald von Puttkamer, Herman Keuchel |
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URN: | urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-3006 |
Dokumentart: | Preprint |
Sprache der Veröffentlichung: | Englisch |
Jahr der Fertigstellung: | 1993 |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 1993 |
Veröffentlichende Institution: | Technische Universität Kaiserslautern |
Datum der Publikation (Server): | 03.04.2000 |
Quelle: | ICANN 93, Amsterdam |
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten: | Kaiserslautern - Fachbereich Informatik |
DDC-Sachgruppen: | 0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik |
Lizenz (Deutsch): | Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011 |