Kontinuerligt lärande (CL) är ett särskilt maskininlärningsparadigm där datadistributionen och inlärningsmålet förändras genom tiden, eller där alla utbildningsdata och objektiva kriterier aldrig är tillgängliga samtidigt. Utvecklingen av inlärningsprocessen är modellerad av en sekvens av lärande erfarenheter där målet är att kunna lära sig nya färdigheter längs hela sekvensen utan att glömma vad som tidigare har lärts. Kontinuerligt lärande syftar också till att optimera minnet, beräkningskraften och hastigheten under inlärningsprocessen. En viktig utmaning för maskininlärning är inte nödvändigtvis att hitta lösningar som fungerar i den verkliga världen utan snarare att hitta stabila algoritmer som kan lära sig i den verkliga världen. Därför skulle det ideala tillvägagångssättet vara att ta itu med den verkliga världen i en förkroppsligad plattform: en autonom agent. Kontinuerligt lärande skulle då vara effektivt i en autonom agent eller robot, som skulle lära sig autonomt genom tiden om den yttre världen, och gradvis utveckla en uppsättning komplexa färdigheter och kunskaper. Robotagenter måste lära sig att anpassa sig och interagera med sin miljö med hjälp av en kontinuerlig ström av observationer. Vissa nya metoder syftar till att ta itu med kontinuerligt lärande för robotik, men de senaste dokumenten om kontinuerligt lärande är endast experimentella metoder i simulering eller med statiska datauppsättningar. Tyvärr ger utvärderingen av dessa algoritmer inga insikter om huruvida deras lösningar kan hjälpa till att kontinuerligt lära sig i samband med robotik. Syftet med detta dokument är att se över den nuvarande tekniken med fortlöpande lärande, sammanfatta befintliga riktmärken och mätvärden, och föreslå en ram för att presentera och utvärdera både robotik och icke-robotteknik metoder på ett sätt som gör överföringen mellan båda områdena lättare. Vi sätter ljus på kontinuerlig inlärning i samband med robotik för att skapa kopplingar mellan fält och normalisera strategier.
Kontinuerligt lärande: Kontinuerligt lärande (CL) är en modells förmåga att lära sig nya färdigheter utan att glömma tidigare kunskaper REF.
Continual Learning for Robotics
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}