transfer learning注重的是将old knowledge 迁移到 新的task上并且给新task带来良好的效果,并不是非常focus在达到old和new task都好上面,而continual learning则希望"两个世界"都好. A Comprehensive Survey of Continual Learning: Theory, Method and Application 2023比较新的综述了 好图 下面是具体的方法介绍 Regula...
由于数据标记的成本和稀缺性,持续学习需要对少量、半监督甚至无监督的场景有效。 2 理论基础和分析 (1)按情景对CL分类 实例增量学习(IIL):所有训练样本属于同一任务,并按批次到达。 领域增量学习(DIL):任务具有相同的数据标签空间,但具有不同的输入分布。不需要任务标识。 任务增量学习(TIL):任务具有不相交的数据...
【博士每天一篇文献-综述】A Comprehensive Survey of Continual Learning Theory, Method and Application 简介:本文综述了持续学习的理论基础、方法论和应用实践,探讨了五种主要的解决策略,包括基于回放、架构、表示、优化和正则化的方法,并深入分析了持续学习的不同场景、分类、评价指标以及面临的挑战和解决方案。 阅读...
论文简述:在这篇名为TRACE: A Comprehensive Benchmark for Continual Learning in Large Language Models的论文中,作者们提出了一种针对大型语言模型(LLM)持续学习的评估基准TRACE。这个基准包含8个独特的数据集,涵盖了包括领域特定任务、多语言能力、代码生成和数学推理在内的挑战性任务。所有数据集都被标准化为一个...
Federated Continual Learning for Edge-AI: A Comprehensive Survey Edge-AI, the convergence of edge computing and artificial intelligence (AI), has become a promising paradigm that enables the deployment of advanced AI mod... Z Wang,F Wu,F Yu,... 被引量: 0发表: 2024年 Continual Learning for...
多感官学习(Multisensory learning) 2 创新点 综合性评述:总结现有的终身学习方法,探讨了这些方法如何缓解神经网络中的灾难性遗忘问题。 生物学启发的视角:论文从生物学的角度出发,分析了人类和动物大脑中终身学习的相关机制,并探讨了如何将这些机制应用于计算模型和神经网络架构中。
Because this requires learning new things and transferring them to other contexts. So, the goal of general AI is to make the models continually learning as...Vijayan, MochithaSRM Institute of Science and TechnologySridhar, S. S.SRM Institute of Science and Technology...
Survey on the Use of Typological Information in Natural Language Processing. COLING 2016 paper bib Helen O'Horan, Yevgeni Berzak, Ivan Vulic, Roi Reichart, Anna Korhonen Machine Learning for NLP A comprehensive survey of mostly textual document segmentation algorithms since 2008. Pattern Recognition ...
持续学习在自然语言处理（NLP）领域的目标是能够将一个任务的知识运用到另一个任务上，并且在学习新任务时不会忘记之前的任务知识，实现跨时间的学习。这种学习范式特别关注避免灾难性遗忘的问题，通过在处理持续数据流的同时重复使用已有知识来实现。现有的持续学习模型通常基于监督学习，且为离线模式，需要...
18,19,20). Therefore, local learning models that perform online-continual learning without resorting to BP are needed. We attempt to remedy this situation by making the following contributions: (1) Unlike previous works on online-continual learning, which tend to focus on classification, we study...