論文の概要: Incremental Learning of Structured Memory via Closed-Loop Transcription

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.05411v2
• Date: Mon, 14 Feb 2022 09:16:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 12:46:27.616555
• Title: Incremental Learning of Structured Memory via Closed-Loop Transcription
• Title（参考訳）: 閉ループ転写による構造記憶のインクリメンタル学習
• Authors: Shengbang Tong, Xili Dai, Ziyang Wu, Mingyang Li, Brent Yi, Yi Ma
• Abstract要約: 本研究では、インクリメンタルな設定で複数のオブジェクトクラスの構造化メモリを学習するための最小限の計算モデルを提案する。 実験結果から,本手法は破滅的忘れを効果的に軽減し,生成的,識別的両目的の先行研究よりも優れた性能を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.255633973040183
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work proposes a minimal computational model for learning a structured memory of multiple object classes in an incremental setting. Our approach is based on establishing a closed-loop transcription between multiple classes and their corresponding subspaces, known as a linear discriminative representation, in a low-dimensional feature space. Our method is both simpler and more efficient than existing approaches to incremental learning, in terms of model size, storage, and computation: it requires only a single, fixed-capacity autoencoding network with a feature space that is used for both discriminative and generative purposes. All network parameters are optimized simultaneously without architectural manipulations, by solving a constrained minimax game between the encoding and decoding maps over a single rate reduction-based objective. Experimental results show that our method can effectively alleviate catastrophic forgetting, achieving significantly better performance than prior work for both generative and discriminative purposes.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数のオブジェクトクラスの構造化メモリをインクリメンタルに学習するための最小計算モデルを提案する。 提案手法は,低次元特徴空間において,複数のクラスとその対応する部分空間間の閉ループ転写(線形識別表現)を確立することに基づく。 本手法は, モデルサイズ, 記憶量, 計算量の観点から, 従来のインクリメンタル学習手法に比べて, よりシンプルかつ効率的である。 全てのネットワークパラメータは、符号化と復号化マップの間の制約付きミニマックスゲームを単一レートの削減に基づく目的で解くことで、アーキテクチャ操作なしで同時に最適化される。 実験結果から,本手法は破滅的忘れを効果的に軽減し,生成的,識別的両目的の先行研究よりも優れた性能を達成できることが示唆された。

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