1.终生学习(LLL):知识保留迁移与模型拓展终生学习(增量学习)概述 概念 终生学习(Life Long Learning,LLL),又称为Continuous Learning、Never Ending Learning、Incremental Learning,就是机器可以不断学习新知识,而不会忘记学过的知识。LLL需要解决三个问题:Knowledge Retention、Knowledge Transfer、ModelExpansion。本文内容总结自李宏毅的PPT。https://blog.csdn.net/qq_37394634/article/details/119818409

2.机器学习增量学习(IncrementalLearning)小综述模型可以从新任务和新数据中持续学习新知识,当新任务在不同时间出现,它都是可训练的。 由于增量学习问题的复杂性和挑战的多样性,人们通常只讨论特定设置下的增量学习。以一个图像分类模型为例,我们希望模型具有增量学习新的图像和新的类别的能力,但前者更多地与迁移学习有关,因此任务增量学习(Task-incremental Learninghttps://blog.51cto.com/u_15671528/8086369

3.NatureMachineIntelligence三种类型的增量学习今天给大家带来一篇剑桥大学有关增量学习的文章。从非平稳的数据流中渐进地学习新信息,被称为“持续学习”,是自然智能的一个关键特征,但对深度神经网络来说是一个具有挑战性的问题。近年来,许多用于持续学习的深度学习方法被提出,但由于缺乏共同的框架,很难比较它们的性能。为了解决这个问题,我们描述了持续学习的三种https://cloud.tencent.com/developer/article/2202907

4.持续学习/终身学习/增量学习(CVPR2024合集(2)2024.10.20)文章通过在三个不同设置的数据集上的广泛实验,展示了FCS方法相对于现有最先进的类增量学习方法的优越性。代码已在GitHub上提供。 此外,文章还讨论了以下几个关键点: - 介绍了非范例类增量学习(NECIL)的背景和挑战。 - 讨论了现有方法的局限性,尤其是在模型持续更新时,旧类的保留原型会偏离新模型中的特征空间,以https://www.bilibili.com/read/cv39507533

5.机器学习之增量训练未来,随着硬件和算法的不断发展,增量训练将会变得更加普遍和成熟。深度学习领域的研究也将着重解决增量训练中的各种挑战,推动机器学习向持续学习的方向发展。 增量训练技术为机器学习模型的持续学习提供了强大的工具。 它使得模型能够更好地适应动态变化。https://www.clzg.cn/article/570990.html

6.轻量级持续学习:0.6%额外参数把旧模型重编程到新任务算法卷积持续学习的目的是模仿人类在连续任务中持续积累知识的能力,其主要挑战是在持续学习新任务后如何保持对以前所学任务的表现,即避免灾难性遗忘(catastrophic forgetting)。持续学习和多任务学习(multi-task learning)的区别在于:后者在同一时间可以得到所有任务,模型可以同时学习所有任务;而在持续学习中任务 一个一个出现,模型https://www.163.com/dy/article/IGUNDED00511AQHO.html

7.什么是增量学习增量学习的特点增量学习是一种机器学习范式,允许模型逐步从新数据中学习并更新,而无需从头开始重新训练,以适应数据流的连续变化。https://www.amazonaws.cn/en/knowledge/what-is-incremental-learning/

8.王鹏中国科学院大学基于大量样本的视觉深度网络已在诸多领域获得了成功应用,机器人视觉由于其搭载平台、应用场景等特殊性,亟待研究面向小样本、轻量化、先验嵌入、多模态信息融合,具备增量和持续学习能力的新型深度学习模型。 5、类脑与神经拟态机器人 以机器人为载体,借鉴生物神经机制,对类脑感知、认知、决策、控制等计算模型进行验证和https://people.ucas.ac.cn/~wangpengcasia

9.信息学院在计算机视觉领域取得多项重要成果(第三期)类别增量学习要求模型能够在不遗忘旧概念的基础上不断理解新概念, 这也是迈向自适应视觉智能的关键一步。具体来说,需要考虑如何在增量学习中仅记忆有限数据点的情况下实现更好的模型稳定性与可塑性的平衡。为了达到这一目的,研究人员提出了一个新颖的基于可动态扩展表示的两阶段学习方向。在三个常用类别增量学习基准包https://sist.shanghaitech.edu.cn/2021/0506/c2858a63430/page.htm

10.持续学习平台,持续探索创新,逸思长天旗下全自动持续学习工具长天ML持续学习平台 逸思长天(南京)数字智能科技有限公司旗下长天ML持续学习平台,支持更高程度的自动化机器学习和持续学习能力。用户仅需提供训练数据,无需具备任何机器学习知识即可构建机器学习模型,并且随数据变化自动更新,让普通人的AI建模能力达到专家水平。加速各行各业智能化场景探索与落地。 登录SaaS版本私有化部https://www.changtianml.com/