Articoli più recenti per Dimenticanza Catastrofica

Introducendo FedGTG per mantenere la conoscenza mentre si impara in contesti federati.

Un nuovo approccio affronta le sfide nella segmentazione delle immagini mantenendo la conoscenza delle vecchie categorie.

Nuovi metodi affrontano le sfide nel machine learning per migliorare le prestazioni.

Nuovo framework migliora la capacità dei modelli di rispondere a domande sensibili al tempo.

FETCH migliora l'uso della memoria mantenendo l'accuratezza nei compiti di machine learning.

Un nuovo modo per migliorare l'apprendimento continuo con prompt e distillazione della conoscenza.

Un nuovo metodo che migliora le prestazioni degli LLM riducendo l'uso di risorse.

Una nuova teoria rivela informazioni sul apprendimento continuo e sull'oblio nell'IA.

Un nuovo metodo migliora l'apprendimento di nuove classi mantenendo le vecchie conoscenze.

Presentiamo NeST per imparare meglio le nuove materie senza dimenticare quelle vecchie.

Un nuovo modo per valutare le prestazioni del modello e la retention delle conoscenze.

Uno studio sugli approcci locali e globali negli algoritmi di apprendimento continuo.

Scopri come l'apprendimento continuo sta trasformando l'intelligenza artificiale e le sue applicazioni.

Il framework EverAdapt affronta il riconoscimento dei guasti in condizioni variabili delle macchine.

La ricerca si concentra su modelli linguistici multilingue efficienti usando la Distillazione della Conoscenza e il Mix di Esperti.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza dell'apprendimento mantenendo la conoscenza nei sistemi di apprendimento federato.

Un nuovo metodo aiuta a classificare le immagini del cuore senza perdere conoscenze precedenti.

Questo documento presenta l'Auto-supervisione Aggregata per migliorare l'apprendimento incrementale.

Un nuovo approccio punta a migliorare la resilienza dell'apprendimento attivo agli attacchi.

Nuovi metodi migliorano i modelli ASR per più lingue, preservando le conoscenze passate.

CluMo aiuta i modelli ad imparare continuamente nel Visual Question Answering senza dimenticare le conoscenze passate.

Un nuovo metodo migliora le capacità dei modelli di linguaggio senza perdere la conoscenza originale.

Questo articolo parla di metodi di aumentazione dei dati per migliorare gli agenti di apprendimento rinforzato continuo.

CF-KAN migliora i sistemi di raccomandazione superando l'oblio e adattandosi alle preferenze degli utenti.

AutoVCL migliora le strategie di apprendimento continuo nell'IA per gestire le complessità dei compiti.

La preparazione dei prompt migliora le prestazioni dei modelli di linguaggio e la retention delle conoscenze.

Un nuovo modello migliora la capacità dell'AI di apprendere senza dimenticare.

Un nuovo metodo per migliorare il riconoscimento delle parole chiave mantenendo la conoscenza appresa.

Un metodo innovativo di dati sintetici migliora l'accuratezza dell'imaging medico proteggendo la privacy dei pazienti.

AWF migliora la segmentazione semantica evitando il dimenticare catastrofico nei modelli di machine learning.

Questo modello migliora l'apprendimento dell'IA mantenendo le conoscenze passate.

DriftNet imita i processi di apprendimento biologico per migliorare la capacità dell'IA di imparare in modo continuo.

Scopri come i robot si adattano e mantengono le conoscenze grazie all'apprendimento continuo.

Un nuovo modo per affrontare i problemi di memoria nell'apprendimento automatico.

Un nuovo framework migliora l'efficienza dell'apprendimento nell'apprendimento continuo online.

FlipClass offre un nuovo metodo per un apprendimento migliore nella Scoperta di Categorie Generalizzate.

Scopri come i computer si adattano a nuove informazioni mantenendo le conoscenze passate.

Uno sguardo all'apprendimento continuo per i robot e il suo futuro.

La ricerca si concentra sul miglioramento dei metodi per rilevare il discorso falso realistico.

Scopri come le macchine si adattano a nuove classi senza dimenticare le vecchie conoscenze.