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新颖性检测技术是一种概念学习方法，其通过识别概念的正实例而不是区分其正实例和负实例来进行。因此，新颖性检测方法需要很少的负训练实例（如果有的话）。本文介绍了一种特殊的新颖性检测分类方法，该方法使用基于 [Gluck & Myers，1993] 海马模型的冗余压缩和非冗余区分技术，海马是大脑中与学习和记忆密切相关的部分。具体而言，这种方法包括训练自动编码器在输出层重建正输入实例，然后使用该自动编码器识别新颖的实例。训练后可以进行分类，因为预计正实例将被准确重建，而负实例则不能。本文的目的是将实现该技术的系统 HIPPO 与 C4.5 和前馈神经网络分类在几个应用上进行比较。
一种新颖性检测分类方法
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