May, 2023

通过人机交互进行连续学习 —— 重复互动中人类对连续学习机器人的认知

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TL;DR本论文研究了如何将基于连续学习模型的目标识别系统与移动机器人 Fetch 结合起来，以便使机器人能够在与人类用户的多个交互中继续学习。通过与 60 名参与者进行的实验，作者发现，如果机器人忘记了之前学过的目标，参与者对于连续学习机器人的信任、能力和可用性的感知将会明显降低。然而，进行 2-3 次教学和测试任务的任务负荷并不随会话数的增加而增加。此外，本研究发现，目前的连续学习模型在机器人与人类参与者交互时的可靠性较低。
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发现论文，激发创造
  • 人类用户如何在不断的交互中教授连续学习机器人？

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    Jun, 2023

  • 自主机器人的持续学习：基于原型的方法

    未来的自主智能机器人面临着从非重复稀疏数据流中学习、检测新颖性并具备无监督学习能力的挑战。本文通过提出一种名为 Continually Learning Prototypes (CLP) 的基于原型的方法，解决了这一挑战。CLP 在 FS-OCL 学习中表现出卓越的结果，在检测新颖性和无监督学习方面达到强基线水平。

    Mar, 2024

  • 家庭服务机器人的长期个性化交互式连续学习架构

    我们结合了持续学习、语义推理和交互式机器学习的思想，并通过人机交互开发了一种新型的交互式持续学习架构，用于在家庭环境中不断学习语义知识。我们将该架构与一个物理移动机器人集成，并在实验室环境中进行了两个月的广泛系统评估。结果表明，我们的架构能够使物理机器人能够根据用户提供的有限数据不断适应环境的变化，并利用所学知识执行物体获取任务。

    Mar, 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

  • Continual World：一个用于连续强化学习的机器人基准测试

    提出了 Continual World 基准，并进行了基于机器人任务的方法评估，该评估针对 Continual learning 中的前向迁移和 Catastrophic forgetting 进行优化，以提高方法在 RL 中的性能。

    May, 2021

  • 在线持续学习用于室内物体识别的强健性

    家用机器人上安装的视觉系统需要与不可见的类别在多变的环境中进行交互。我们提出了 RobOCLe 作为一种少样本在线持续学习模型，通过构建富化特征空间和计算样本的高阶统计矩来改善连续学习模型的鲁棒性。

    Jul, 2023

  • 互动式连续学习：快思和慢思

    基于互动持续学习框架，使用大型语言模型与记忆检索机制，以及模型之间的协作交互，实现抵抗遗忘和优越性能的持续学习。

    Mar, 2024

  • 小批量非独立同分布下的免重复训练持续学习

    本文提出了一种基于 CORe50 基准和无重演技术的新颖的持续学习协议，可在小批量非 i.i.d. 增量的挑战性情况下有效学习，并且我们的实验表明，在某些情况下，AR1 * 可以比其他最先进的无重演技术的精度提高 15％以上，而且在训练批次之间具有非常轻量和恒定的计算和存储开销。

    Jul, 2019

  • 面向四足机器人的连续强化学习

    四足机器人的持续学习方案探讨了在不同环境中顺序训练并评估其性能的能力，以洞察前向和后向技能传递的程度，以及机器人对先前获得技能的遗忘程度，以期提高其在真实场景中的适应性和性能。

    Nov, 2023

  • 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