Resumen

Para estudiar el aprendizaje automático incremental en el espacio tensorial, este trabajo propone el análisis discriminante tensorial incremental. El algoritmo emplea la representación tensorial para llevar a cabo el análisis discriminante y combinar el aprendizaje incremental para aliviar el coste computacional. Este trabajo demuestra que el algoritmo puede unificarse en el marco de los grafos teóricamente y analiza la complejidad temporal y espacial en detalle. Los experimentos sobre la detección de imágenes faciales han demostrado que el algoritmo no sólo consigue un buen rendimiento en comparación con otros algoritmos, sino que también reduce aparentemente los problemas computacionales.

• Materias:Inteligencia artificial Algoritmos genéticos Ingeniería civil Neurociencia Cognitiva
• Subjects:Artificial intelligence Genetic algorithms Civil engineering Cognitive Neuroscience
• Palabras claves:análisis discriminante, algoritmo, detección de imágenes faciales, aprendizaje automático incremental, problemas computacionales, coste computacional, representación tensorial, aprendizaje incremental, papel, rendimiento sonoro
• Keywords:discriminant analysis, algorithm, facial image detection, incremental machine learning, computational issues, computational cost, tensor representation, incremental learning, paper, sound performance