Incremental Learning of Stochastic Grammars with Graphical EM in Radar Electronic Support
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although stochastic context-free grammars (SCFGs) appear promising for recognition of radar emitters, and for estimation of their level of threat in radar electronic support (ES) systems, well-known techniques for learning their production rule probabilities are computationally demanding, and cannot efficiently reflect changes in operational environments. Some techniques have been proposed for fast learning of SCFGs probabilities, yet, of those, only the HOLA technique can perform learning incrementally. In this paper, two incremental versions of the graphical EM (gEM) technique are proposed. The incremental gEM (igEM) and on-line incremental gEM (oigEM) allow for adapting production rule probabilities from new data, without having to retrain from the start on all accumulated training data. These new techniques are compared to HOLA using radar signal data. An experimental protocol has been defined such that the impact on performance of factors like the size of new data blocks for incremental learning, and the level of ambiguity of MFR grammars, may be observed. Results indicate that, contrary to HOLA, incremental learning of training data blocks with igEM and oigEM provides the same level of accuracy as learning from all cumulative data from scratch, even for small data blocks. As expected, incremental learning significantly reduces the overall time and memory complexities. Finally, it appears that while the computational complexity and memory requirements of igEM and oigEM may be greater than that of HOLA, they both provide a higher level of accuracy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle