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通过持续的政策振兴
在离线增强学习（RL）中，预先训练的政策用于初始化和随后的在线微调。但是，与纯在线学习相比，现有方法遭受不稳定性和样本效率低。这是通过使用离线训练的策略模型来确定这些限制的这些限制。我们提出持续的政策振兴（CPR）是一种新型的高效，稳定的微调方法。CPR结合了一种定期的政策修订技术，将过度训练的政治网络恢复到完全学习能力，同时确保稳定的初始性能。这种方法可以进行微调，而不会受到低质量预训练政策的不利影响。与预先研究的研究相比，CPR在政策优化中具有自适应政策约束的新政策初始化。这种优化使新的政策与历史政治制定的行为政策接近。这有助于稳定的政策改进和最佳融合性能。实际上，CPR可以通过最小的修改无缝地集成到现有的离线RL算法中。我们通过广泛的实验来核心验证我们的方法的有效性，证明了与以前的方法相比，学习稳定性和效率的基础改善。我们的代码可在https://github.com/lamda-rl/cpr上找到。
通过奖励模型彩排持续的多目标增强学习
多目标加固学习（MORL）方法通过学习最大化的政策来解决现实世界中的问题，以不同的用户偏好加权。典型方法假定目标在整个代理人的寿命中都没有变化。，在某些现实情况下，代理商可能会遇到动态改变学习的方法，即在不同的学习阶段，不同的矢量值奖励功能。在概率公式或算法设计中尚未考虑这个发展目标的问题。为了解决这个问题，我们首次将设置作为连续的MORL（CMORL）问题，这是为了通过学习过程的目标发展。随后，我们提出了通过Re Ward Model Re re Hearsal（Cor E 3）学习的c ontinual多O型信息，从而使动态代理网络不合转，以快速适应新目标。此外，我们开发了一种奖励模型彩排技术，以恢复以前目标的重新信号，从而减轻灾难性的遗忘。在四个CMORL基准测试基准上进行的实验展示了Cor E 3有效地学习满足所有遇到的目标的不同偏好的政策，并以171％的态度表现出最佳的基线，突显了Cor E 3的能力，可以处理具有渐进目标的情况。
计算机视觉中持续学习的最新进展
摘要与批处理学习相反，所有培训数据都可以立即获得，不断学习的方法代表了一种方法家族，这些方法会积累知识并与按顺序排序可用的数据连续学习。与人类学习过程相似，具有学习，融合和积累新的知识的能力，在不同的时间步骤中，持续学习被认为具有很高的实际意义。因此，已经在各种人工智能任务中研究了持续学习。在本文中，我们对计算机视觉中持续学习的最新进展进行了全面的综述。特别是，这些作品由其代表性技术进行分组，包括正则化，知识蒸馏，记忆，生成重播，参数隔离以及上述技术的组合。对于这些技术的每个类别，都提出了其在计算机视觉中的特征和应用。在此概述结束时，讨论了几个子领域，其中讨论了持续的知识积累在不断学习的同时，不断学习。
动态大满贯的持续学习观点
摘要。同时进行定位和映射（SLAM）与神经代表性的同时定位和映射（由于表现力的能力和持续学习的创新范式）受到了广泛的关注。但是，在动态环境中部署这种系统尚未得到充分研究。即使对于常规算法，这种挑战也是棘手的，因为涉及的不同观点的观察涉及涉及的几何和光度一致性，而一致性为关节优化相机姿势和地图参数奠定了基础。在本文中，我们最好利用持续学习的特征，并为动态环境提出一个新颖的SLAM框架。虽然过去的努力避免通过利用体验重播策略来避免灾难性遗忘，但我们将忘记视为理想的特征。通过自适应控制重播的缓冲区，可以通过遗忘来缓解移动物体引起的歧义。我们通过引入不断学习的分类器以进行动态观察识别来限制动态对象的重播。神经图和分类器的迭代优化显着改善了在动态环境下的稳健性。对挑战数据集进行的实验验证了提出的框架的有效性。
SDPI 2025 年延续申请补助说明
1. 简介................................................................................................................................3 2. 2025 年延续申请的关键信息..............................................................................................3 2.1 常用缩写........................................................................................................................3 2.2 预算期........................................................................................................................4 2.3 截止日期........................................................................................................................4 2.4 资金金额......................................................................................................................4 2.5 电子提交......................................................................................................................4 3. 项目要求......................................................................................................................4 4. 所有申请人所需的申请文件.............................................................................................4 4.1 申请表........................................................................................................................5 4.2 SDPI 项目叙述........................................................................................................5 4.3 实施一项 SDPI 糖尿病最佳实践........................................................................................5 4.4 IHS SDPI 成果系统 (SOS) RKM 数据 2024 年摘要报告.............................................................................................6 4.5 IHS 糖尿病审计报告...........................................................................................6 4.6 IHS 预算说明 ......................................................................................................7 4.7 IHS 现行间接费用协议 ........................................................................................ 10 4.8 IHS 新关键人员简历 [如有必要] ............................................................................. 11 4.9 IHS 关键联系人表格 ............................................................................................. 11 4.10 IHS 其他 ............................................................................................................. 11 5. 申请审核 ............................................................................................................. 11 6. 其他资源和支持 ............................................................................................................. 12 附录 1：准备有力申请的技巧 ............................................................................................. 14 附录 2：SDPI 2025 拨款申请清单 ............................................................................. 15 附录 3：示例预算说明 ............................................................................................. 17 附录 4：2024 年 SOS RKM 数据摘要报告示例 ............................................................................................................................................... 21 附录 5：2022 年糖尿病审计报告样本 .............................................................. 22 附录 6：2024 年糖尿病审计报告样本 .............................................................. 30
高管的持续战略领导力发展
在任何舞台上的伟大都需要持续的练习。如果您想成为行业中的差异化者，那么您需要一个地方来练习关键业务技能以及知识和工具以变得更好。战略健身系统是一个最先进的按需执行开发平台，用于练习如何思考，计划和采取战略行动。由《纽约时报》和《华尔街日报》畅销书作家Rich Horwath创建，它基于25年的现实经验，帮助超过2500万领导者发展了他们的战略能力。它可以无限制地访问50多种战略锻炼和200多个资源，包括书籍章节，白皮书，视频，模板，期刊和其他工具，以使您能够最大程度地发挥战略性的领导潜力。
个性化在线癫痫检测的资源高效持续学习
摘要 — 癫痫是一种主要的神经系统疾病，需要仔细诊断和治疗。然而，癫痫发作的检测仍然是一项重大挑战。目前的临床实践依赖于专家对脑电图信号的分析，这个过程既耗时又需要专业知识。本文探讨了使用深度学习技术自动检测癫痫发作的潜力，特别关注基于持续学习的个性化模型。我们强调了根据每个患者独特的脑电图信号特征调整这些模型的重要性，这些特征会随着时间的推移而变化。我们的方法解决了将新数据集成到现有模型中而不丢失先前获取的信息的基本挑战，这是静态深度学习模型在动态环境中应用时常见的问题。在本研究中，我们提出了一种用于癫痫发作检测的新型持续学习算法，该算法集成了重放缓冲机制。这种机制是获取新数据的同时保留过去数据的相关信息的关键，从而有效地提高了模型随着时间的推移的性能。我们的方法旨在节省资源，使其适合在嵌入式系统中实施。我们使用 CHB-MIT 数据集证明了我们方法的有效性，与不考虑灾难性遗忘的微调方法相比，F1 分数提高了 35.34%。此外，我们表明，一个 1 小时的小数据重放缓冲区足以实现与资源无限场景相当的 F1 分数，同时与资源不受约束的方法相比，24 小时内的误报率降低了 33%。索引术语 — 癫痫发作检测、持续学习、增量学习、深度学习、个性化模型、可穿戴设备
在一个开放而充满活力的世界中持续学习
构建可以处理大量实时传感器捕获数据的自主代理对于许多现实世界中的应用至关重要，包括自动驾驶汽车，机器人技术和医学中的AI。由于代理商通常需要在动态环境中进行表达，因此，这是一个理想的和具有挑战性的目标，可以使代理商能够随着时间的推移而不会绩效降解。持续学习旨在建立一个持续的学习者，该学习者可以通过数据流学习新概念，同时保留先前学习的概念。在演讲中，我将调查我最近关于持续学习的研究的三项（i）持续学习，（ii）无监督的持续学习，以及（iii）多模式的共同学习。在第一份工作中，我将讨论一种被监督的持续学习算法，称为Mega，该算法动态平衡了旧任务和新任务。在第二次工作中，我将讨论无监督的持续学习算法，这些学习算法不断地学习表示，而无需访问标签。在第三次工作中，我将详细说明一种有效的持续学习算法，该算法可以在不忘记的情况下连续学习多种模态。
通过动态扩展内存集群
人类的大脑可以通过动态变化的环境不断地获取和学习新技能和知识，而不会忘记以前学习的信息。这样的能力可以选择性地将一些重要且最近看到的信息转移到大脑的持续知识区域。受到这种直觉的启发，我们提出了一种基于内存的新方法，用于持续学习中的图像重建和重构，由临时和不断发展的记忆组成，并具有两种不同的存储策略，涉及临时和永久记忆。临时内存旨在保留最新信息，而不断发展的内存可以动态增加其功能，以保留永久的知识信息。这是通过提出的内存扩展机械性来实现的，该机构有选择地将这些数据样本从临时存储器转移到根据信息新颖性标准在进化存储器中罚款的新群集。这种机制促进了进化记忆中群集之间的知识多样性，从而通过使用紧凑的mem-ory容量来捕获更多多样化的信息。此外，我们提出了一种两步优化策略，用于训练变分自动编码器（VAE）以实现生成和表示学习任务，该策略使用两个优化路径分别更新了生成器和推理模型。这种方法导致了一代和重建性能之间的取舍。源代码和补充材料（SM）可在https://github.com/dtuzi123/demc上找到。我们从经验和理论上表明，所提出的方法可以学习有意义的潜在表示，同时从不同领域产生各种图像。
用于家庭服务机器人长期个性化的互动持续学习体系结构
摘要 - 为了使机器人在未经培养的家庭环境中执行辅助任务，他们必须学习和推理环境的语义知识。尽管在开发语义推理体系结构方面存在着复兴，但这些方法假定所有培训数据都可以先验。但是，每个用户的环境都是唯一的，并且可以随着时间的推移而继续变化，这使得这些方法不适合个性化的家庭服务机器人。尽管持续学习的研究开发了可以随着时间的推移学习和适应的方法，但其中大多数方法都在静态图像数据集的对象分类的狭窄背景下进行了测试。在本文中，我们结合了持续学习，语义推理和互动机器学习文献的想法，并开发了一种新颖的互动式持续学习体系结构，以通过人类机器人互动中的家庭环境中的语义知识持续学习。该体系结构以学习和记忆的核心认知原则为基础，从而有效，实时学习新知识。我们将架构与物理移动操纵器机器人集成在一起，并在两个月内在实验室环境中进行广泛的系统评估。我们的结果证明了我们的体系结构的有效性，使物理机器人能够从用户（实验者）提供的有限数据（实验者）中不断适应环境的变化，并使用学习的知识来执行对象获取任务。