Vi beskriver en densitet-adaptiv förstärkning lärande och en densitet-adaptiv glömska algoritm. Denna inlärningsalgoritm använder hybrid k-D/2 k -trees för att möjliggöra en variabel upplösning partitionering och märkning av inmatningsutrymmet. Den adaptiva algoritmen för att glömma bort observationer från inlärningsmängden beroende på om senare bevis finns tillgängliga i en lokal region av parameterutrymmet. Algoritmerna visas i en simulering för att lära sig möjliga robotiska grepp inflygning riktningar och orienteringar och sedan anpassa sig till efterföljande mekaniska fel i griparen.  Vi beskriver en densitet-adaptiv förstärkning lärande och en densitet-adaptiv glömska algoritm. Denna inlärningsalgoritm använder hybrid k-D/2 k -trees för att tillåta f o r a v ariable upplösning partitionering och märkning av inmatningsutrymmet. Den adaptiva algoritmen för att glömma bort observationer från inlärningsmängden beroende på om senare bevis finns tillgängliga i en lokal region av parameterutrymmet. Algoritmerna visas i en simulering för att lära sig möjliga robotiska grepp inflygning riktningar och orienteringar och sedan anpassa sig till efterföljande m echanical fel i griparen.
Till exempel införde REF begreppet täthetsadaptiv glömska.
Density-adaptive learning and forgetting
{'venue': 'ICML', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}