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HCPN-GCN：锥几何层次原型网络持续图学习
论文提出 HCPN-GCN，将层次原型网络扩展为图感知模型，用图卷积网络替换线性特征提取器并引入锥形原型与多样性正则。在六个持续图学习基准上，它持续提升平均分类准确率并保持近零遗忘，同时原型数量减少约 30 倍。
arXiv cs.LG25 天前
#原型网络
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多回合原型网络提升少样本传感器故障诊断
针对工业传感器故障诊断中标注样本稀缺的问题，论文提出多回合原型网络（MEPN），通过聚合多个不相交支持回合的原型并取均值作为类别代表，在不改变编码器结构的前提下降低原型方差。在DeFACTO数据集上，单样本设置下MEPN显著优于单回合基线；在同等10样本预算下与ProtoNet表现无统计差异，证明…
arXiv cs.AI49 天前
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原型概念的软符号接地
神经符号模型常仅以最终标签监督，导致中间概念未被观测，出现“推理捷径”。研究提出Soft-PNet，将概念接地重构为在预计算可行符号解缓存上的Metropolis游走，由每个概念单个标注锚点构建的原型分布引导，并以统一的KL目标训练。在MNIST-EvenOdd、Visual Sudoku和Kan…
arXiv cs.AI49 天前