如何赋予自主系统具备持续学习的能力？

文章预览

作为人工智能浪潮中最为突出的贡献之一，深度神经网络在固定任务的表现已经得到了广泛的认可，针对特定应用场景的优化部署也在急速增长。深度网络是一个静态的知识实体，但是在扩展此知识容量的过程中通常会导致已学习任务的灾难性遗忘。持续学习将主流深度学习的范式转变成动态针对多项任务的过程，该网络可以不断积累不同任务的知识，而无需从头开始进行再训练，旨在减轻遗忘和快速进行知识有效迁移。 为进一步推动持续学习更多的应用场景，吸引学术，工业界的研究开发人员的广泛关注，英特尔中国研究院作为主办方之一，今年即将在IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)  2020 举办“Continual Learning in Computer Vision Workshop”。CVPR (IEEE Conf ………………………………