Apr, 2024
基于液体神经网络的自适应学习与增量学习在由于网络故障引起的概念漂移中的链路负载预测比较
Liquid Neural Network-based Adaptive Learning vs. Incremental Learning for Link Load Prediction amid Concept Drift due to Network Failures
Omran Ayoub, Davide Andreoletti, Aleksandra Knapińska, Róża Goścień, Piotr Lechowicz...
TL;DR通过使用自适应学习算法(即液态神经网络),本研究针对交通预测问题解决了概念漂移问题,并且在实验结果中证明,在交通模式发生剧变时,我们提出的方法优于基于增量学习的方法。