必应词典为您提供continuallearning的释义,网络释义: 不断学习;持续学习;连续不断的相互学习;
continual learning持续学习(Continual Learning)是机器学习和人工智能领域的关键研究方向,旨在使模型在不断接收新数据的同时,不忘记过去学到的知识,以应对“遗忘”问题。 一、持续学习的核心与背景 持续学习的核心在于如何在模型学习新任务的同时,保持对旧任务知识的记忆。这一领域的研究对...
当前,一般认为持续学习 (Continual Learning) 和增量学习(Incremental Learning)、终身学习 (Lifelong Learning) 是等价表述,它们都是在连续的数据流中训练模型,随着时间的推移,更多的数据逐渐可用,同时旧数据可能由于存储限制或隐私保护等原因而逐渐不可用,并且学习任务的类型和数量没有预定义 (例如分类任务中的类别数)。
其中一种关于智能系统适应的研究方向是持续学习Continual Learning,持续学习的设定是随着训练数据流的流入,模型不断地增量学习(意味着我们不能一次性地已知所有的训练数据和任务,而是每流入一份数据和对应任务就开展一次学习),最终完成对所有任务的训练。尽管深度神经网络模型在各种各样的任务中都表现得非常好,但当模型通...
在现代学习场景中，智能系统的适应性是关键。一种特别的研究领域便是持续学习（Continual Learning），它关注模型如何在不断接收新数据和任务时，持续地学习和适应，而无需预先知道所有的训练数据。论文《Re-evaluating Continual Learning Scenarios: A Categorization and Case for Strong Baselines》深入探讨...
在当今快速变化的信息时代，持续学习，或被称为终身学习（Continual Learning/Life-Long Learning），是一种关键的能力，它让模型能够在不断接收新数据和任务的环境中持续适应和成长。《Re-evaluating Continual Learning Scenarios》这篇深入论文为我们揭示了这一过程中的核心要素和挑战。首先，持续学习的核心...
从事机器学习的学者大多认为持续学习(Continual Learning)是迈向人工智能的根本一步。持续学习是模型模仿人类在整个生命周期中不断从数据流中学习、微调、转移知识和技能的能力。实际上,这意味着模型在进入新数据时能自主学习和适应生产。过去提出自动自适应学习(Auto-adaptive Learning),或持续自动机器学习(Continual AutoM...
持续学习 (continual learning/ life-long learning)略讲 一、总结 一句话总结: 可塑性:如何能把之前任务的经验用上,使得更快更好的学习当前任务; 稳定性:学习当前任务时,不会忘记之前已经学会的任务。 用更专业的术语来讲就是可塑性(学习新知识的能力)和稳定性(旧知识的记忆能力)。
从事机器学习的学者大多认为持续学习(Continual Learning)是迈向人工智能的根本一步。持续学习是模型模仿人类在整个生命周期中不断从数据流中学习、微调、转移知识和技能的能力。实际上,这意味着模型在进入新数据时能自主学习和适应生产。过去提出自动自适应学习(Auto-adaptive Learning),或持续自动机器学习(Continual AutoM...
continual learning(持续学习)表示用多个任务依次训练模型,以便模型在遇见新的Task时可以记住先前学习的任务; 「Inituition」: 就像是我们学习一个新语言的时候,我们需要很多之前的知识,在这些知识的基础上,我们可以更快地学习新语言,如此就有了迁移学习的效果。我们的语言模型如果增加多个任务的话,是不是可以获...