基于事件数据的终身学习
机器学习
2021-11-17 v1 人工智能
摘要
终身学习和是动态环境中人工智能体的长期目标，智能体需要增量地积累知识而不遗忘先前学到的表征。我们研究了从事件相机所产生的数据中学习的方法，并比较了在增量学习时缓解遗忘的技术。我们提出了一种由特征提取与连续学习共同构成的模型。此外，我们引入一种基于习惯化的方法来缓解遗忘。实验结果表明，不同技术的组合有助于在从提取模块所提供的特征中进行增量学习时避免灾难性遗忘。
引用
@article{arxiv.2111.08458,
title = {Lifelong Learning from Event-based Data},
author = {Vadym Gryshchuk and Cornelius Weber and Chu Kiong Loo and Stefan Wermter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.08458},
year = {2021}
}
备注
In Proceedings of the 29th European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning