框架改進(jìn)了人工智能的持續(xù)學(xué)習(xí)

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【框架改進(jìn)了人工智能的持續(xù)學(xué)習(xí)】研究人員已經(jīng)開(kāi)辟出一種用于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新框架，該框架可以使人工智能(AI)系統(tǒng)更好地學(xué)習(xí)新任務(wù)，同時(shí)“忘記”從以前的任務(wù)中學(xué)到的知識(shí) 。研究人員還證明，使用該框架學(xué)習(xí)新任務(wù)可以使AI更好地執(zhí)行以前的任務(wù)，這種現(xiàn)象稱(chēng)為向后轉(zhuǎn)移。

“人們有持續(xù)學(xué)習(xí)的能力;我們向來(lái)在學(xué)習(xí)新的任務(wù)，而不會(huì)忘記我們已經(jīng)知道的東西，” NC State的電氣和計(jì)算機(jī)工程助理教授，該論文的合著者吳天福說(shuō) 。“迄今為止，使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI系統(tǒng)在這方面還不是很好。”
該論文的共同主要作者，博士學(xué)位的李希來(lái)說(shuō)：“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI系統(tǒng)是為學(xué)習(xí)狹窄的任務(wù)而設(shè)計(jì)的。NC State的候選人。“結(jié)果是，學(xué)習(xí)新任務(wù)時(shí)可能會(huì)發(fā)生幾種事情之一。系統(tǒng)在學(xué)習(xí)新任務(wù)時(shí)會(huì)忘記舊任務(wù)，這稱(chēng)為災(zāi)難性遺忘。

系統(tǒng)可以忘記他們對(duì)舊任務(wù)了解的一些事情，而不會(huì)學(xué)習(xí)做也可以是新的系統(tǒng)，也可以是系統(tǒng)可以在添加新任務(wù)的同時(shí)將舊任務(wù)固定在適當(dāng)?shù)奈恢茫@會(huì)限制改進(jìn)并迅速導(dǎo)致AI系統(tǒng)太大而無(wú)法有效運(yùn)行。持續(xù)學(xué)習(xí)，也稱(chēng)為終身學(xué)習(xí)或“從學(xué)習(xí)到實(shí)踐”學(xué)習(xí)，試圖解決這個(gè)問(wèn)題。”

“我們提出了一個(gè)新的持續(xù)學(xué)習(xí)框架，該框架將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與模型參數(shù)學(xué)習(xí)分離開(kāi)來(lái)，”該論文的第一作者，Salesforce Research的研究科學(xué)家Yingbo Zhou說(shuō) 。“我們將其稱(chēng)為“學(xué)習(xí)成長(zhǎng)”框架。在實(shí)驗(yàn)測(cè)試中，我們發(fā)現(xiàn)它的性能優(yōu)于以前的持續(xù)學(xué)習(xí)方法。”

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