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task sequences
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具備固有物理知識的體雄動規劃
通过定义一组离散且临时的闭环控制器（称为 “任务”）以及引入一种对物理学和因果关系具有内在理解的监督模块，我们提出了一种解决在机器人技术中尚未实现的，使用纯闭环输入控制的复杂计划执行方法。我们通过模拟任务序列的执行并将结果存储在环境模型中，
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4 months ago
迈向稳健高效的持续语言学习
本文提出了一种针对任务序列的基准测试，旨在从持续学习和迁移学习的角度探讨如何快速适应新任务和模型微调策略。同时，提出了一种简单而有效的学习器，通过选择性策略初始化新模型并从过去的任务检查点中获得最大利用信息的能力。
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a year ago
存在假相关性情况下的持续学习
本文研究了连续学习中数据集偏差对模型知识迁移的影响，并通过设计实验证实了标准 CL 方法会将偏差从一个任务传递到另一个任务，而提出的 Group-class Balanced Greedy Sampling（BGS）插件能有效地解决这一问题
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a year ago
持续学习中灾难性遗忘的理解
本文研究了灾难性遗忘和任务序列属性之间的关系，尤其是给定任务序列，我们希望了解这个序列的哪些属性会影响在该序列上训练的永续学习算法的错误率。我们提出了一种新的程序，利用最近在任务空间建模和相关性分析方面的发展来指定和分析我们感兴趣的属性。作
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5 years ago
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