Livslångt lärande är grundläggande för autonom robotik för att förvärva och finjustera kunskap genom erfarenhet. Men konventionella djupa neurala modeller för åtgärdsigenkänning från videor inte redogöra för livslångt lärande utan snarare lära sig en sats av utbildningsdata med ett fördefinierat antal åtgärdsklasser och prover. Därför finns det ett behov av att utveckla inlärningssystem med förmåga att gradvis bearbeta tillgängliga synvinklar och anpassa sina svar över tiden. Vi föreslår en självorganiserande neural arkitektur för stegvis inlärning för att klassificera mänskliga handlingar från videosekvenser. Arkitekturen består av växande självorganiserande nätverk utrustade med återkommande neuroner för bearbetning av tidsvarierande mönster. Vi använder en uppsättning hierarkiskt arrangerade återkommande nätverk för oövervakad inlärning av handlings representationer med allt större spatiotemporala mottagliga fält. Livslångt lärande uppnås i termer av förutsägelsedriven neural dynamik där tillväxten och anpassningen av de återkommande nätverken drivs av deras förmåga att rekonstruera tidsbeställda ingångssekvenser. Experimentella resultat på en klassificeringsuppgift med hjälp av två åtgärdsriktmärkesdata visar att vår modell är konkurrenskraftig med toppmoderna metoder för batchinlärning även när ett betydande antal provetiketter saknas eller korrumperas under träningspassen. Ytterligare experiment visar vår modells förmåga att anpassa sig till icke-stationära ingångar och undvika katastrofala störningar.
I tidigare forskning REF visade vi att livslångt lärande av handlingssekvenser kan uppnås i termer av förutsägelsedriven neural dynamik med interna representationer som uppstår i en hierarki av återkommande självorganiserande nätverk.
Lifelong learning of human actions with deep neural network self-organization
{'venue': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'journal': 'Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}