Filters
total: 11
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (10)
Search results for: incremental learning
-
Inteligentne Systemy Interaktywne
Research PotentialNaturalne interfejsy, umożliwiające inteligentną interakcję człowiek-maszyna z możliwością oddziaływania na możliwie wszystkie zmysły człowieka równocześnie i bez potrzeby jego wcześniejszego szkolenia w zakresie używania typowych urządzeń zewnętrznych komputera, w tym z wykorzystaniem metod automatycznego rozpoznawania i syntezy mowy, biometrii, proaktywnych (samo-wykonywalnych) dokumentów elektronicznych, rozpoznawania emocji...
-
Zespół Katedry Zarządzania w Budownictwie i Inżynierii Sejsmicznej
Research PotentialKatedra Zarządzania w Budownictwie i Inżynierii Sejsmicznej jest kontynuatorem tradycji Katedry Ekonomiki Budownictwa, powołanej na Politechnice Gdańskiej w 1965 r. W 1974 r. powstała pierwsza w Polsce specjalność Organizacja i Zarządzanie w Budownictwie, która nieprzerwanie od tego czasu prowadzona jest przez pracowników katedry. W swojej długiej historii, katedra podlegała licznym przekształceniom organizacyjnym, kilkakrotnie...
-
Information Assurance Group (IAG)
Research PotentialGrupa koncentruje się na zarządzaniu ryzykiem i zaufaniem w odniesieniu do różnych cech oprogramowania i systemów informatycznych, np. Bezpieczeństwa, niezawodności i prywatności. Szczególnie interesujące jest pojęcie Trust Case i powiązanej metodologii Trust-it.
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (1)
Search results for: incremental learning
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Business OfferObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
Other results Pokaż wszystkie wyniki (9)
Search results for: incremental learning
-
Intra-subject class-incremental deep learning approach for EEG-based imagined speech recognition
PublicationBrain–computer interfaces (BCIs) aim to decode brain signals and transform them into commands for device operation. The present study aimed to decode the brain activity during imagined speech. The BCI must identify imagined words within a given vocabulary and thus perform the requested action. A possible scenario when using this approach is the gradual addition of new words to the vocabulary using incremental learning methods....
-
Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning
PublicationIn this work, we investigate exemplar-free class incremental learning (CIL) with knowledge distillation (KD) as a regularization strategy, aiming to prevent forgetting. KDbased methods are successfully used in CIL, but they often struggle to regularize the model without access to exemplars of the training data from previous tasks. Our analysis reveals that this issue originates from substantial representation shifts in the teacher...
-
Divide and not forget: Ensemble of selectively trained experts in Continual Learning
PublicationClass-incremental learning is becoming more popular as it helps models widen their applicability while not forgetting what they already know. A trend in this area is to use a mixture-of-expert technique, where different models work together to solve the task. However, the experts are usually trained all at once using whole task data, which makes them all prone to forgetting and increasing computational burden. To address this limitation,...
-
Machine learning-based seismic fragility and seismic vulnerability assessment of reinforced concrete structures
PublicationMany studies have been performed to put quantifying uncertainties into the seismic risk assessment of reinforced concrete (RC) buildings. This paper provides a risk-assessment support tool for purpose of retrofitting and potential design strategies of RC buildings. Machine Learning (ML) algorithms were developed in Python software by innovative methods of hyperparameter optimization, such as halving search, grid search, random...
-
Machine learning-based seismic response and performance assessment of reinforced concrete buildings
PublicationComplexity and unpredictability nature of earthquakes makes them unique external loads that there is no unique formula used for the prediction of seismic responses. Hence, this research aims to implement the most well-known Machine Learning (ML) methods in Python software to propose a prediction model for seismic response and performance assessment of Reinforced Concrete Moment-Resisting Frames (RC MRFs). To prepare 92,400 data...