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Nearest Class Mean
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MAUPITI 为低功耗红外传感器实现设备端学习
研究人员开发了MAUPITI，一种用于低分辨率红外传感器的新型设备端学习系统。该系统采用带有RISC-V微控制器的智能多像素红外传感器，在严格的内存和功耗限制下实现姿态和手势识别。通过采用基于原型的最近类均值（Nearest Class Mean）分类器，MAUPITI实现了与传统方法相当的准确性，同时允许设备上的持续自适应。
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新型分类器应对类别增量学习挑战
研究人员开发了一种名为层级聚类SOINN（HC-SOINN）的新型分类器，以改进类别增量学习（CIL）。这种新方法通过捕获类别流形的拓扑结构，而不是假设单个点，来解决传统最近类别均值（NCM）分类器的局限性。HC-SOINN分类器通过残差结构拓扑对齐（STAR）方法进一步增强，该方法主动适应学习到的拓扑以应对复杂的特征漂移。将HC-SOINN集成到现有的CIL方法中已显示出持续的性能提升。