学习贝叶斯原理的持续学习

ICMLMay, 2024

Learning to Continually Learn with the Bayesian Principle

Soochan Lee, Hyeonseong Jeon, Jaehyeon Son, Gunhee Kim

TL;DR在当前深度学习时代，为了在训练神经网络时使用随机梯度下降处理非平稳流数据时减轻遗忘现象，我们采用元学习范式来结合神经网络的强表示能力与简单统计模型对遗忘现象的抵抗能力，在我们的新颖元持续学习框架中，持续学习仅在统计模型中进行，而神经网络在原始数据和统计模型之间进行元学习，由于神经网络在持续学习过程中保持不变，它们免受遗忘现象的影响。该方法不仅实现了显著提高的性能，而且具有出色的可伸缩性，由于我们的方法与领域和模型无关，因此可以应用于各种问题，并与现有模型架构轻松集成。

Abstract

In the present era of deep learning, continual learning research is mainly focused on mitigating forgetting when training a neural network with stochastic gradient descent on a non-stationary stream of data. On t

continual learning deep learning neural networks meta-learning sequential bayesian update rules

发现论文，激发创造

从过去学习：基于贝叶斯图建模的持续元学习

提出了一种新颖的连续元学习方法，使用贝叶斯图神经网络 (CML-BGNN) 将元学习数学公式化为一系列任务的连续学习，在图形上保留任务内部和任务之间的相关性，利用 Amortized inference networks 解决了图形初始化的拓扑不确定性，提高了 minImageNet 5-way 1-shot 分类任务的分类性能。

Nov, 2019

连续学习的序列贝叶斯推理

本研究通过使用 Hamiltonian Monte Carlo（HMC）来执行连续贝叶斯推理，并通过其样本拟合密度估计器将后验作为新任务的先验进行传播，从而检验了访问真实后验能否保证预防神经网络中的灾难性遗忘，并发现这种方法无法预防灾难性遗忘，说明进行神经网络中的顺序贝叶斯推理的困难性。因此，提出了一种概率连续学习生成过程的贝叶斯模型，而非依赖于神经网络权重的顺序贝叶斯推理。此外，还提出了一个名为原型贝叶斯连续学习的简单基线，可用于类增量连续学习视觉基准，与最先进的贝叶斯连续学习方法相竞争。

Jan, 2023

持续学习的学习

提出了一种灵感来自人脑神经调节过程的元学习算法 —— 一种神经调节的元学习算法（ANML)，可以在不会忘记先前知识的情况下，领会许多顺序有序的任务，通过其良好的选择功能来启用上下文依赖性的选择性激活，可以在一个规模上进行连续学习，获得业界最优秀的连续学习表现。

Feb, 2020

从少量且带有噪声的数据中快速持续学习

本文研究神经网络存在的遗忘问题以及连续学习的解决方案，通过重放机制和元学习的结合，发现引入元学习可以解决传统重放机制在每个任务分配的内存有限时容易导致失效的问题，并在保证学习效率和准确性方面具有优势。

Mar, 2021

基于元学习的任务无关持续学习

本文提出了一个框架，用于解决神经网络在数据分布不稳定时的忘记问题，该框架结合了元学习和持续学习技术的优点，避免了对任务边界的先验知识，并重点关注了如何更快地恢复性能。在监督学习情境下，我们展示了该框架的应用和效果。

Jun, 2019

当元学习遇上在线和持续学习：一项综述

通过提供一份综合调查报告，有组织地使用一致的术语和形式描述，本文旨在促进这个有前景的研究领域的进一步发展。

Nov, 2023

连续学习的统一贝叶斯视角

这篇论文介绍了一种新的 Bayesian 衍生连续学习损失函数，该函数不仅仅依赖于早期任务的后验分布，而是通过改变似然项自适应地调整模型，并将先验和似然项结合在一个框架下。

Feb, 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

利用自然梯度和斯坦梯度促进贝叶斯持续学习

本文介绍如何通过使用自然梯度和斯坦梯度，从后验分布和 coresets 两种方式中学习先前任务的知识，帮助贝叶斯连续学习。

Apr, 2019

持续学习与灾难性遗忘

本书章节探讨了持续学习的动态，即从非固定数据流中增量学习的过程。尽管对于人脑来说是一种自然的技能，但对于人工神经网络来说却非常具有挑战性。这是因为当学习新知识时，这些网络往往会迅速而彻底地忘记之前所学的知识，这一现象被称为灾难性遗忘。特别是在过去十年中，持续学习已成为深度学习中被广泛研究的主题。本书章节回顾了该领域产生的见解。

Mar, 2024