破滅的な忘却 に関する最新の記事

Fed-CPromptは、ユーザープライバシーを守りながら、連合的継続学習を強化するんだ。

AIシステムにおける継続的学習の重要性についての考察。

MoP-CLIPは変化するデータ環境での学習モデルを改善する。

新しい方法は、以前に学んだ知識を失うことなく、音声認識技術を向上させるよ。

新しいモデルがクラウドコンピューティングにおける効率的な負荷予測を提供するよ。

新しいフレームワークがロボットが限られたデータから効率よく学習するのを助けるよ。

この研究は、継続的学習システムのメモリ管理をどう改善するかを調べてるよ。

新しいモデルが脳をもとにした方法で人工知能の学習をもっと良くするって約束してるよ。

Ada-QPacknetは、効果的な継続学習のために適応的なプルーニングと量子化を組み合わせてる。

研究が高齢者向けのASRを向上させるために、革新的な技術を使っているよ。

継続的なトレーニング中の大規模言語モデルにおける知識保持の課題を調査する。

研究が情報検索システムを改善するための継続的学習戦略を探ってる。

新しい方法が、単一の画像からの3D再構築を改善し、学習した形状を保持する。

AIが過去の知識を失わずに継続的に学ぶための新しい方法。

新しい方法がクライアント間のデータの違いを減らして、フェデレーテッドラーニングを強化するよ。

継続的な更新の中でグラフデータの知識を保持する新しいアプローチ。

研究者たちは、モデルが新しいタスクを学ぶ際に知識を保持できるようにするためのウェイトマスクを開発した。

CLEVERモデルは、効率的な継続学習を通じて情報検索を強化する。

動的なスパース学習法を通じて、パラメーターの隔離が継続的な学習をどう改善するかを調べる。

新しいフレームワークがクライアントドリフトと壊滅的忘却を結びつけて、モデルのパフォーマンスを向上させる。

継続的学習評価でタスクの難易度を考慮した指標を紹介するよ。

このフレームワークは、リモートセンシングにおけるインクリメンタル学習を精度向上で処理してるよ。

新しい方法が2D画像からの3Dモデリングを改善し、学習の課題を克服する。

AIモデルのファインチューニングと一般的な能力の維持のトレードオフを検討中。

研究は、言語モデルが言語間で知識を保持するための微調整方法を分析してる。

新しい方法が対話システムにおけるタスクの学習と保持を改善する。

新しい手法BAdamはロボットの継続学習を向上させるんだ。以前の知識を残しながら新しいタスクを学ぶことができるよ。

ストリーミングデータを通じて機械学習の継続学習を改善する方法。

ファインチューニングの効果を分析して、解決策として共役プロンプティングを提案する。

新しい手法が言語モデルを人間の価値観に合わせるのを改善する。

ウェブデータを使って知識を保持しながら継続的学習を向上させる。

研究は、ファインチューニング後の多モーダル言語モデルにおける壊滅的忘却を強調している。

クラスタリングベースの戦略は、機械が以前の知識を失うことなく、継続的に学習するのを助けるんだ。

新しい方法がビデオオブジェクトセグメンテーションのメモリ効率と精度を向上させる。

新しい方法が言語モデルの適応性を向上させつつ、過去の知識を保持する。

人間の学習を真似て、機械がもっと適応できるようにする方法。

新しいニューラルネットワークモデルが、さまざまなタスクやドメインでのテキスト認識を向上させるよ。

複数のタスクを忘れずに学ぶための柔軟なアプローチを紹介するよ。

t-DGRは、継続学習への新しいアプローチを提供し、タスクの保持とパフォーマンスを向上させるよ。

新しい方法がトランスフォーマーを改善して、データが限られたシナリオでの時系列予測をより良くするんだ。