HyperAIHyperAI
منذ 9 أيام

التعلم المستمر لتسلسل مختلط من المهام المشابهة والمتباينة

Zixuan Ke, Bing Liu, Xingchang Huang
التعلم المستمر لتسلسل مختلط من المهام المشابهة والمتباينة
الملخص

يركز البحث الحالي حول التعلم المستمر لسلسلة من المهام على معالجة نسيان الكارثة، حيث يُفترض أن تكون المهام مختلفة ولا تمتلك معرفة مشتركة كثيرة. وقد تم إجراء بعض الدراسات لنقل المعرفة المكتسبة سابقًا إلى المهمة الجديدة عندما تكون المهام مشابهة وتشارك في معرفة مشتركة. إلى حد معرفتنا، لم تُقترح أي تقنية حتى الآن لتعلم سلسلة من المهام المختلطة (متشابهة وغير متشابهة) قادرة على معالجة النسيان، وفي الوقت نفسه نقل المعرفة إلى الأمام والخلف. تقدم هذه الورقة تقنية من هذا القبيل تُمكّن من تعلم كلا النوعين من المهام في نفس الشبكة العصبية. بالنسبة للمهام غير المتشابهة، يركّز الخوارزمية على معالجة النسيان، أما بالنسبة للمهام المتشابهة، فيركّز الخوارزمية على نقل المعرفة بشكل انتقائي من بعض المهام السابقة المتشابهة لتحسين تعلّم المهمة الجديدة. بالإضافة إلى ذلك، تقوم الخوارزمية باكتشاف تلقائي ما إذا كانت المهمة الجديدة متشابهة مع أي من المهام السابقة. وتوصل التقييم التجريبي باستخدام سلسلة من المهام المختلطة إلى فعالية النموذج المقترح.

التعلم المستمر لتسلسل مختلط من المهام المشابهة والمتباينة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI