Articoli più recenti per Dimenticanza Catastrofica

Fed-CPrompt migliora l'apprendimento continuo federato mantenendo la privacy degli utenti.

Uno sguardo all'importanza dell'apprendimento continuo nei sistemi di intelligenza artificiale.

MoP-CLIP migliora i modelli di apprendimento in ambienti di dati in cambiamento.

Un nuovo metodo migliora la tecnologia di riconoscimento vocale senza perdere le conoscenze apprese in precedenza.

Un nuovo modello offre una previsione efficiente del carico di lavoro nel cloud computing.

Un nuovo framework aiuta i robot a imparare in modo efficiente da dati limitati.

Questo studio esplora come migliorare la gestione della memoria nei sistemi di apprendimento continuo.

Un nuovo modello promette un apprendimento migliore per l'intelligenza artificiale tramite metodi ispirati al cervello.

Ada-QPacknet combina il potatura adattiva e la quantizzazione per un apprendimento continuo efficace.

Uno studio migliora il riconoscimento vocale per le persone anziane, usando tecniche innovative.

Esaminando le sfide del mantenimento della conoscenza nei modelli di linguaggio di grandi dimensioni durante l'addestramento continuo.

Lo studio esplora strategie di apprendimento continuo per migliorare i sistemi di recupero delle informazioni.

Un nuovo metodo migliora la ricostruzione 3D da un'unica immagine mantenendo le forme apprese.

Un nuovo metodo per aiutare l'IA ad imparare continuamente senza perdere le conoscenze passate.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento federato riducendo le differenze nei dati tra i clienti.

Un nuovo modo per mantenere la conoscenza nei dati grafici nonostante gli aggiornamenti continui.

I ricercatori sviluppano maschere di peso per aiutare i modelli a mantenere le conoscenze mentre imparano nuovi compiti.

Il modello CLEVER migliora il recupero delle informazioni tramite un apprendimento continuo efficiente.

Esaminare come l'isolamento dei parametri migliori l'apprendimento continuo tramite metodi di addestramento sparsi dinamici.

Nuovo framework collega il Client Drift e il Catastrofico Oblio per migliorare le prestazioni del modello.

Introducendo metriche che tengono conto della difficoltà dei compiti nelle valutazioni di apprendimento continuo.

Questo framework si occupa dell'apprendimento incrementale nel remote sensing con un'accuratezza migliorata.

Nuovo metodo migliora il modeling 3D da immagini 2D superando le sfide dell'apprendimento.

Esaminare il compromesso tra il fine-tuning e la preservazione delle abilità generali nei modelli di IA.

Lo studio analizza i metodi di fine-tuning per i modelli di linguaggio per mantenere la conoscenza tra le lingue.

Nuovi metodi migliorano l'apprendimento e la retention dei compiti nei sistemi di dialogo.

Il nuovo metodo BAdam migliora l'apprendimento continuo per i robot, mantenendo le conoscenze pregresse mentre imparano nuovi compiti.

Un metodo per migliorare l'apprendimento continuo nel machine learning tramite dati in streaming.

Analizzando gli effetti del fine-tuning e proponendo il prompting coniugato come soluzione.

Nuovi metodi migliorano l'allineamento dei modelli linguistici con i valori umani.

Migliorare l'apprendimento continuo mantenendo la conoscenza usando dati web.

La ricerca mette in evidenza il dimenticare catastrofico nei modelli linguistici multimodali dopo il fine-tuning.

Una strategia basata su clustering aiuta le macchine a imparare continuamente senza perdere la conoscenza precedente.

Nuovi metodi migliorano l'efficienza della memoria e la precisione nella segmentazione degli oggetti nei video.

Nuovi metodi migliorano l'adattabilità dei modelli linguistici mantenendo le conoscenze passate.

Un metodo che imita l'apprendimento umano per una migliore adattabilità delle macchine.

Un nuovo modello di rete neurale migliora il riconoscimento del testo in diversi compiti e settori.

Introducendo un approccio flessibile per far imparare alle macchine più compiti senza dimenticare.

t-DGR offre un nuovo approccio all'apprendimento continuo, migliorando la retention delle attività e le performance.

Un nuovo metodo migliora i Transformers per una previsione delle serie temporali più precisa in scenari con dati limitati.