Artigos mais recentes para Esquecimento Catastrófico

Explorando como a repetição melhora o aprendizado contínuo em ambientes em mudança.

Novas técnicas melhoram o aprendizado em redes neurais com espinhas ao mesmo tempo que reduzem as necessidades de memória.

Descubra métodos para ajudar a IA a aprender continuamente sem esquecer o conhecimento do passado.

Uma visão geral de estratégias para aprendizado contínuo em inteligência artificial.

Apresentando o CLAMP, um novo método para melhorar o aprendizado contínuo em várias áreas.

Um novo método combate o esquecimento e as mudanças de dados em modelos de machine learning.

Novo método ajuda chatbots a lembrarem de conhecimentos passados enquanto aprendem novas tarefas.

Uma nova estrutura melhora o aprendizado federado e evita o esquecimento em modelos de IA.

AGILE usa mecanismos de atenção pra melhorar o aprendizado contínuo e reduzir o esquecimento.

Uma nova arquitetura resolve os desafios da aprendizagem contínua e diminui o esquecimento catastrófico.

Novos métodos enfrentam o desafio do esquecimento catastrófico no aprendizado de IA.

Um novo método pra melhorar a retenção de aprendizado em sistemas de IA.

Um método que melhora a classificação de imagens para múltiplos objetos ao longo do tempo.

Novos métodos visam melhorar o aprendizado de máquina mantendo o conhecimento enquanto se adaptam a novas tarefas.

Uma análise dos fatores que influenciam o esquecimento em aprendizado de máquina.

Descubra como os modelos de linguagem aprendem constantemente e mantêm conhecimento ao longo do tempo.

Uma nova abordagem pra melhorar a performance de segmentação de objetos em vídeo em diferentes fontes de dados.

Novo método enfrenta desafios em aprendizado de máquina sem rótulos.

Um novo método pra melhorar o aprendizado contínuo sem exemplares, rastreando as mudanças na representação das classes.

Um novo método para aprendizado federado que resolve os desafios do aprendizado contínuo.

Esquecer ajuda a aprender tanto em humanos quanto em modelos de máquina, melhorando a adaptabilidade e o desempenho.

Explorando a formação de memória e os processos de aprendizado em sistemas biológicos e artificiais.

Novo framework permite aprendizado eficiente de doenças sem armazenar dados passados.

Um novo método melhora o aprendizado contínuo em IA ao reduzir o esquecimento.

Analisando como os LLMs se adaptam e aprendem continuamente através do conhecimento interno e externo.

Um novo método melhora o aprendizado de dados em ambientes de streaming.

Um novo método melhora a capacidade dos Modelos de Linguagem Grande de esquecer informações sensíveis.

A pesquisa foca em minimizar o esquecimento no aprendizado contínuo através de limites teóricos.

Novas abordagens pra melhorar a retenção de memória na inteligência artificial.

Um novo método melhora a adaptabilidade de modelos de aprendizado de máquina em situações dinâmicas.

O MIGU melhora o aprendizado contínuo em modelos de linguagem sem precisar de dados antigos.

RAIL combina aprendizado contínuo com modelos de visão-linguagem para melhor adaptabilidade.

Este estudo analisa como o tamanho do modelo afeta o desempenho em Aprendizado Contínuo Online.

LEMoE oferece atualizações eficientes para grandes modelos de linguagem, abordando desafios principais.

Um novo método melhora o aprendizado contínuo em inteligência artificial com memória limitada.

CLIP-CITE melhora os modelos CLIP para tarefas específicas, mantendo a flexibilidade.

pFedDIL melhora o aprendizado de máquina ao reter conhecimento enquanto se adapta a novas tarefas.

Apresentando um método que melhora o aprendizado com dados limitados sem esquecer o que foi aprendido antes.

Um estudo sobre como usar a incerteza preditiva pra reduzir o esquecimento catastrófico em modelos de aprendizado de máquina.

A compensação de desvio aprendível melhora o desempenho do modelo em aprendizado contínuo.