IJCAISep, 2021

通过生成 3D 虚拟环境评估连续学习算法

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TL;DR本文提出利用 3D 虚拟环境，通过自动化生成具有逼真外观的充满生命力的动态场景，进而探索在逼真情境下基于持续学习的算法进行更新的可能性，并采用参数化描述实现对视觉输入流的可视化控制。
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发现论文，激发创造
  • 自然分布偏移下的在线持续学习：基于视觉数据的实证研究

    该研究论文提出一种新的基于连续数据流的在线不断学习方法，并建立了一个大规模的在线视觉学习基准测试，研究了梯度下降优化在不断学习中的关键未被观察到的现象，并提出有效的策略来改进深度学习模型的性能。

    Aug, 2021

  • 持续学习是否为现实世界的挑战做好准备？

    通过使用模拟真实世界条件的新实验协议，本文验证了关于连续学习的假设，并评估迄今取得的进展。结果表明，考虑到所有方法均表现不佳，明显偏离联合离线训练的上限，这对现实环境中的现有方法的适用性提出了问题。本文旨在通过新的实验协议来倡导采用连续学习方法，以在该领域取得突破。

    Feb, 2024

  • 机器人的持续学习：定义、框架、学习策略、机遇和挑战

    这篇论文介绍了连续学习的概念和机器学习中面临的挑战，提出了在自主体或机器人中使用连续学习以适应环境和优化学习过程的方法，并介绍了现有的基准和度量标准，并提出了一种框架来评估这些方法的有效性。

    Jun, 2019

  • 神经网络中的持续学习

    通过研究任务增量设置和在线连续设置，本文提出了一些方法以解决神经网络的严重遗忘问题，并在不同的基准测试和学习序列上进行了评估，显示了连续学习技术现在的发展和应用面临的挑战。

    Oct, 2019

  • 连续学习：特征提取形式化、有效算法和基本障碍

    本文探讨了机器学习中的持续学习范式，并提出了一种基于特征提取的持续学习框架，通过特征和分类器在每个环境中的联合训练，设计了一种高效的梯度算法 DPGD，并证明了该算法能够在当前环境下表现良好，同时避免灾难性遗忘，但在特征是非线性的情况下，并不存在这样一种算法。

    Mar, 2022

  • 以计算有限的强化学习为基础的持续学习

    一个高效地累积知识、在长期生命周期中不断发展更复杂技能的代理机构，可以推动人工智能能力的前沿。本文概述和形式化了持续学习的概念，引入了一个框架和一套工具来激发进一步的研究。

    Jul, 2023

  • 连续学习的全面调查：理论，方法与应用

    本研究全面综述了不断学习的基本设置，理论基础，代表性方法和实际应用，总结了不断学习的目标，并通过当前趋势，跨方向前景和跨学科与神经科学的联系开展了深入讨论。

    Jan, 2023

  • 部署的持续学习系统保证

    作者创建了一个新的安全框架，并验证了该框架在动态图像分类中的有效性，该框架可以用于安全地进行自动甲板跟踪，并显著扩展图像分类器的工作范围。

    Nov, 2023

  • 生成式持续概念学习

    该研究提出了一个利用少量标记示例来扩展以前学习概念的计算模型，该模型基于 Parallel Distributed Processing 和 Complementary Learning Systems 理论，使用嵌入空间将新概念与以前学习的概念联系起来，并通过生成分布来解决灾难性遗忘问题。

    Jun, 2019

  • 从视频中持续进行预测学习

    本文主要研究了如何在实际应用中，处理环境持续变化的情况下，进行预测学习。作者提出了 Continual Predictive Learning (CPL) 方法，并在基于 RoboNet 和 KTH 的两个新基准测试中展示了该方法在视频预测和持续学习方面的有效性。

    Apr, 2022