很多文章的報道都是由微觀而宏觀，今日小編講給大家帶來的關于框架改進了人工智能的持續學習的資訊也不例外，希翼可以在一定的程度上開闊你們的視野！y有對框架改進了人工智能的持續學習這篇文章感興趣的小伙伴可以一起來看看
【框架改進了人工智能的持續學習】研究人員已經開辟出一種用于深度神經網絡的新框架 ， 該框架可以使人工智能(AI)系統更好地學習新任務，同時“忘記”從以前的任務中學到的知識 。研究人員還證明，使用該框架學習新任務可以使AI更好地執行以前的任務，這種現象稱為向后轉移 。

“人們有持續學習的能力;我們向來在學習新的任務，而不會忘記我們已經知道的東西，” NC State的電氣和計算機工程助理教授，該論文的合著者吳天福說 。“迄今為止，使用深度神經網絡的AI系統在這方面還不是很好 。”
該論文的共同主要作者，博士學位的李希來說：“深度神經網絡AI系統是為學習狹窄的任務而設計的 。NC State的候選人 。“結果是，學習新任務時可能會發生幾種事情之一 。系統在學習新任務時會忘記舊任務，這稱為災難性遺忘 。


系統可以忘記他們對舊任務了解的一些事情，而不會學習做也可以是新的系統，也可以是系統可以在添加新任務的同時將舊任務固定在適當的位置，這會限制改進并迅速導致AI系統太大而無法有效運行 。持續學習，也稱為終身學習或“從學習到實踐”學習，試圖解決這個問題 。”


“我們提出了一個新的持續學習框架，該框架將網絡結構學習與模型參數學習分離開來，”該論文的第一作者，Salesforce Research的研究科學家Yingbo Zhou說 。“我們將其稱為“學習成長”框架 。在實驗測試中，我們發現它的性能優于以前的持續學習方法 。”

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