No CLSimple ER CLSNCLWhole model capacityKnowledge/representations learned from task 1, 2, 31090使用完整经验重放学习贝叶斯稀疏网络进行连续学习0Qingsen Yan 1†，Dong Gong 2，1†，Yuhang Liu 1，...
”连续学习方法 稀疏神经网络 完整的经验重放 灾难性遗忘 性能下降“ 的搜索结果
626持续学习：在神经深处处理灾难性遗忘具有重放过程的这是一个博士学位在P奥林匹克理工学院的P是由Ee第626号博士学校P a r is奥林匹克技术学院（ED IPP）博士学校《科学与科学》，作者：《科学与科学》，作者：作者...
activities, without having any knowledge about their re-lationship or duration in time. Such challenges typicallyarise in robotics [2], reinforcement learning [29], vision sys-tems [26] and many more ...
与使用固定学习算法从头开始解决任务的传统人工智能方法相反，元学习旨在根据多个学习片段的经验来改进学习算法本身。我们调查了元学习的有前景的应用和成功案例，例如小样本学习和强化学习。通常，元学习是对从任务...
6619基于条件对抗网络叶翔1应福1潘继2黄华11北京理工大学2NEC Labs美国{祥业，富盈，华煌}@ bit.edu.cn，[email protected]摘要使用深度神经网络（DNN）的增量学习遭受灾难性遗忘。现有的方法通过存储旧的图像...
1292→基于神经结构搜索的多模态连续图学习蔡杰1，王欣1*，关朝宇1，唐亚腾2，徐进2*，钟斌2，朱文武1*1. 中国清华大学2. 数据质量团队，微信，腾讯公司，中国{caij20，guancy19}@mails.tsinghua.edu.cn，{xin_wang...
我之前学习过的神经网络和深度学习知识都可以说是任务驱动的，无论是分类任务，模式识别还是生成模型，通常都是针对具体问题，如何搭建模型和优化算法的，比如YOLO和Transformer这些。这也算是第一次比较认真去直接...
7561多任务学习2*Ravichandran2酒店，锡德-马上...为每个任务微调不同模型的典型方法是高性能的，但会导致大量的内存开销。为了有效地学习多个下游任务，我们引入了任务自适应参数共享（TAPS），这是一种简单的方法，通
19035vCLIMB：一个新的视频课堂增量学习基准Andrés Villa1，2，Kumail Alhamoud2，Victor Escorcia3，Fabian CabaHeilbron4，Juan León Alcázar2，Bernard Ghanem21智利天主教大学、2阿卜杜拉国王科技大学、3三星...
16866基于类相似度加权的知识提取连续语义切分Minh Hieu Phan1，The-Anh Ta2，Son Lam Phung1，3... warwick.ac.uk摘要众所周知，深度学习模型在增量学习新类时会遇到灾难性遗忘语义分割（CSS）的持续学习是计算机视觉
990GCR：基于梯度Coreset的回放缓冲区选择用于连续学习0Rishabh Tiwari 1,3，Krishnateja Killamsetty 2，Rishabh Iyer 2，Pradeep Shenoy 301 印度理工学院（ISM）-Dhanbad物理系02 德克萨斯大学达拉斯...
1390可扩展任务增量学习的神经权重搜索Jian Jiang和Oya Celiktutan英国伦敦国王学院工程系{jian.jiang，oya.celiktutan}@ kcl.ac.uk摘要任务增量学习旨在使系统在学习新任务的同时保持其在先前学习的任务上的性能，...
然而，当前从人类或外部模型监督中学习的LLMs成本高昂，并且随着任务复杂性和多样性的增加，可能会面临性能上限。为了解决这个问题，自进化方法使LLM能够自主地获取、完善和从模型自身生成的经验中学习，这种方法...
与传统的人工智能方法不同，传统的人工智能方法是使用固定的学习算法从头开始解决给定的任务，元学习的目的是改进学习算法本身，考虑到多次学习的经验。这个范例提供了一个机会来解决深度学习的许多传统挑战，包括...
神经网络的持续终身学习：回顾 摘要 人和动物有能力在其整个生命周期中不断...由于不断地从非平稳数据分布中获取增量可用信息，因此通常会导致灾难性的遗忘或干扰。对于通常从固定批次的训练数据中学习表示的最先进
5966基于主动半监督学习的语义分割Aneesh Rangnekar，Christopher Kanan，MatthewHoffman罗切斯特理工关闭NY，USAaneesh. mail.rit.edu摘要使用深度学习，我们现在有能力创建非常好的语义分割系统;然而，为训练图像...
CVPR论文列表，中英对照
AAAI2021论文列表（中英对照）
AAMAS 2021 强化学习论文
+v：mala2277获取更多论文ELLE：新兴数据的有效终身预训练YujiaQin1，JiajieZhangg1，YankaiLin2，ZhiyuanLiu1，PengLi3，Maosong Sun1，Jie Zhou21清华大学计算机科学与技术系，北京，中国2模式识别中心，微信人工...
在无数其他幕后琐事中，神经网络为我们的虚拟助手提供动力，提出在线购物建议，在我们的快照中识别人物，审查我们的银行交易以寻找欺诈证据，转录我们的语音信息，并清除可恶的社交媒体帖子.这些应用程序的共同点是...
开放集识别（Open set recognition，OSR），是在训练时存在不完整的世界知识，在测试中可以将未知类提交给算法，要求分类器不仅要准确地对所见类进行分类，还要有效处理未见类。，ZSL除了无法访问其视觉或辅助信息的...
深度强化学习实验室原文来源：https://arxiv.org/pdf/1708.07902.pdf翻译作者：梁天新博士编辑：DeepRL在本文中，我们将回顾最近的Deep Learni...
交互式自然语言处理（iNLP）已成为NLP领域的一种新范式，旨在解决现有框架中的局限性，同时与人工智能的最终目标保持一致。这种范式将语言模型视为能够反复观察、行动和接收来自外部实体的反馈的代理。具体而言，...
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