論文の概要: A Neural Dirichlet Process Mixture Model for Task-Free Continual Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.00689v2
• Date: Tue, 14 Jan 2020 23:32:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-14 17:19:50.395107
• Title: A Neural Dirichlet Process Mixture Model for Task-Free Continual Learning
• Title（参考訳）: タスクフリー連続学習のためのニューラルディリクレ過程混合モデル
• Authors: Soochan Lee, Junsoo Ha, Dongsu Zhang, Gunhee Kim
• Abstract要約: タスクフリー連続学習のための拡張型アプローチを提案する。 我々のモデルは、識別的タスクと生成的タスクの両方に対してタスクフリー連続学習を成功させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.87397222244402
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite the growing interest in continual learning, most of its contemporary works have been studied in a rather restricted setting where tasks are clearly distinguishable, and task boundaries are known during training. However, if our goal is to develop an algorithm that learns as humans do, this setting is far from realistic, and it is essential to develop a methodology that works in a task-free manner. Meanwhile, among several branches of continual learning, expansion-based methods have the advantage of eliminating catastrophic forgetting by allocating new resources to learn new data. In this work, we propose an expansion-based approach for task-free continual learning. Our model, named Continual Neural Dirichlet Process Mixture (CN-DPM), consists of a set of neural network experts that are in charge of a subset of the data. CN-DPM expands the number of experts in a principled way under the Bayesian nonparametric framework. With extensive experiments, we show that our model successfully performs task-free continual learning for both discriminative and generative tasks such as image classification and image generation.
• Abstract（参考訳）: 継続的学習への関心は高まっているが、現代の作品の多くは、タスクが明確に区別可能で、タスク境界がトレーニング中に知られている、かなり制限された環境で研究されている。 しかし、人間と同じように学習するアルゴリズムを開発することが目標であれば、この設定は現実的とは程遠いものであり、タスクフリーな手法を開発することが不可欠である。 一方、継続学習のいくつかの分野において、拡張ベースの手法は、新しいリソースを割り当てて新しいデータを学ぶことで破滅的な忘れをなくすという利点がある。 本研究では,タスクフリー連続学習のための拡張型アプローチを提案する。 我々のモデルであるContinuous Neural Dirichlet Process Mixture (CN-DPM)は、データのサブセットを担当するニューラルネットワーク専門家のセットで構成されています。 CN-DPMはベイズ非パラメトリックフレームワークの下で、原則的に専門家の数を拡大する。 広範にわたる実験により,画像分類や画像生成などの識別的・生成的タスクに対して,タスクフリーな連続学習が成功していることを示す。

関連論文リスト

• Mind the Interference: Retaining Pre-trained Knowledge in Parameter Efficient Continual Learning of Vision-Language Models [79.28821338925947]
  ドメインクラスのインクリメンタル学習は現実的だが、継続的な学習シナリオである。 これらの多様なタスクに対処するために、事前訓練されたビジョンランゲージモデル(VLM)を導入し、その強力な一般化性を実現する。 事前訓練されたVLMにエンコードされた知識は、新しいタスクに適応する際に妨げられ、固有のゼロショット能力を損なう。 既存の手法では、膨大なオーバーヘッドを必要とする余分なデータセットに知識蒸留でVLMをチューニングすることで、この問題に対処している。 我々は、事前学習した知識を保持できるDIKI(Distributed-Aware Interference-free Knowledge Integration)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-07T12:19:37Z)
• Towards Robust Continual Learning with Bayesian Adaptive Moment Regularization [51.34904967046097]
  継続的な学習は、モデルが以前に学習した情報を忘れてしまう破滅的な忘れ込みの課題を克服しようとする。 本稿では,パラメータ成長の制約を緩和し,破滅的な忘れを減らし,新しい事前手法を提案する。 以上の結果から, BAdamは, 単頭クラスインクリメンタル実験に挑戦する先行手法に対して, 最先端の性能を達成できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T17:10:51Z)
• Hierarchically Structured Task-Agnostic Continual Learning [0.0]
  本研究では,連続学習のタスク非依存的な視点を取り入れ,階層的情報理論の最適性原理を考案する。 我々は,情報処理経路の集合を作成することで,忘れを緩和する,Mixture-of-Variational-Experts層と呼ばれるニューラルネットワーク層を提案する。 既存の連続学習アルゴリズムのようにタスク固有の知識を必要としない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T19:53:15Z)
• DLCFT: Deep Linear Continual Fine-Tuning for General Incremental Learning [29.80680408934347]
  事前学習した表現からモデルを連続的に微調整するインクリメンタルラーニングのための代替フレームワークを提案する。 本手法は, ニューラルネットワークの線形化手法を利用して, 単純かつ効果的な連続学習を行う。 本手法は,データ増分,タスク増分およびクラス増分学習問題において,一般的な連続学習設定に適用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-17T06:58:14Z)
• An Evolutionary Approach to Dynamic Introduction of Tasks in Large-scale Multitask Learning Systems [4.675744559395732]
  マルチタスク学習は、複数のタスクから学習できるモデルが知識伝達によってより良い品質と効率を達成すると仮定する。 最先端のMLモデルは、タスクごとに高いカスタマイズに依存し、タスクの数をスケールするのではなく、サイズとデータスケールを活用する。 本稿では,大規模マルチタスクモデルを生成でき,新しいタスクの動的かつ連続的な追加を支援する進化的手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T13:10:47Z)
• A Dirichlet Process Mixture of Robust Task Models for Scalable Lifelong Reinforcement Learning [11.076005074172516]
  強化学習アルゴリズムは、生涯ストリーミング情報に直面すると、破滅的な忘れ物や干渉に容易に遭遇する。 本稿では,ネットワーク容量を動的に拡張し,新たな知識に適合する拡張寿命RL法を提案する。 提案手法は,拡張寿命の長いRLの実現に成功し,既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-22T09:48:41Z)
• On Generalizing Beyond Domains in Cross-Domain Continual Learning [91.56748415975683]
  ディープニューラルネットワークは、新しいタスクを学んだ後、これまで学んだ知識の破滅的な忘れ込みに悩まされることが多い。 提案手法は、ドメインシフト中の新しいタスクを精度良く学習することで、DomainNetやOfficeHomeといった挑戦的なデータセットで最大10%向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-08T09:57:48Z)
• Incremental Embedding Learning via Zero-Shot Translation [65.94349068508863]
  現在の最先端のインクリメンタル学習手法は、従来の分類ネットワークにおける破滅的な忘れ方問題に取り組む。 ゼロショット変換クラス増分法(ZSTCI)と呼ばれる新しい組込みネットワークのクラス増分法を提案する。 さらに、ZSTCIを既存の正規化ベースのインクリメンタル学習手法と組み合わせることで、組み込みネットワークの性能をより向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-31T08:21:37Z)
• Goal-Aware Prediction: Learning to Model What Matters [105.43098326577434]
  学習した前進力学モデルを使用する際の根本的な課題の1つは、学習したモデルの目的と下流のプランナーやポリシーの目標とのミスマッチである。 本稿では,タスク関連情報への直接的予測を提案し,そのモデルが現在のタスクを認識し,状態空間の関連量のみをモデル化することを奨励する。 提案手法は,目標条件付きシーンの関連部分を効果的にモデル化し,その結果,標準タスク非依存のダイナミックスモデルやモデルレス強化学習より優れていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-14T16:42:59Z)
• Task-Agnostic Online Reinforcement Learning with an Infinite Mixture of Gaussian Processes [25.513074215377696]
  本稿では,連続的なオンラインモデルに基づく強化学習手法を提案する。 未知のタスク境界を持つタスク非依存の問題を解決するためには、事前トレーニングを必要としない。 実験では,本手法は非定常タスクにおける代替手法よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-19T23:52:45Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。