As a special case of machine learning, incremental learning can acquire useful knowledge
from incoming data continuously while it does not need to access the original data. It is …

In this paper, the relevance of develo** methods and algorithms for neural network
incremental learning is shown. Families of incremental learning techniques are presented. A …

The external environment of the world is dynamically changing, which requires the ability of
continuous learning and memorization from intelligent systems. Iterative learning methods …

В работе показывается актуальность разработки инкрементных методов и алгоритмов
обучения нейронной сети. Представлены семейства техник инкрементного обучения …

Neural networks are susceptible to catastrophic forgetting. They fail to preserve previously
acquired knowledge when adapting to new tasks. Inspired by human associative memory …

Настоящее время характеризуется беспрецедентным ростом объемов
информационных потоков. Обработка информации лежит в основе решения многих …

Решается проблема громоздкости уравнений динамики манипуляционных систем
промышленных роботов (манипуляторов), состоящих из поступательных и …