Multi-View Incremental Learning with Structured Hebbian Plasticity for Enhanced Fusion Efficiency
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Le résumé fourni par la source
The rapid evolution of multimedia technology has revolutionized human perception, paving the way for multi-view learning. However, traditional multi-view learning approaches are tailored for scenarios with fixed data views, falling short of emulating the intricate cognitive procedures of the human brain processing signals sequentially. Our cerebral architecture seamlessly integrates sequential data through intricate feed-forward and feedback mechanisms. In stark contrast, traditional methods struggle to generalize effectively when confronted with data spanning diverse domains, highlighting the need for innovative strategies that can mimic the brain's adaptability and dynamic integration capabilities. In this paper, we propose a bio-neurologically inspired multi-view incremental framework named MVIL aimed at emulating the brain's fine-grained fusion of sequentially arriving views. MVIL lies two fundamental modules: structured Hebbian plasticity and synaptic partition learning. The structured Hebbian plasticity reshapes the structure of weights to express the high correlation between view representations, facilitating a fine-grained fusion of view representations. Moreover, synaptic partition learning is efficient in alleviating drastic changes in weights and also retaining old knowledge by inhibiting partial synapses. These modules bionically play a central role in reinforcing crucial associations between newly acquired information and existing knowledge repositories, thereby enhancing the network's capacity for generalization. Experimental results on six benchmark datasets show MVIL's effectiveness over state-of-the-art methods.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Multi-View Incremental Learning with Structured Hebbian Plasticity for Enhanced Fusion Efficiency
- Date Crossref
- 11/04/2025
- Éditeur
- Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Shanghai Center for Brain Science and Brain-Inspired Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Guangdong Polytechnic of Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Fuzhou University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Dalian University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Computer and Data Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tsinghua University Department of Precision Instrument pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Guangdong Institute of Intelligence Science and Technology, Shanghai Center for Brain Science and Brain-Inspired Technology et Guangdong Polytechnic of Science and Technology, avec 5 autres affiliations.
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