Lära sig att lösa komplexa sekvenser av uppgifter-samtidigt både utnyttja överföring och undvika katastrofala glömska-fortsätter ett viktigt hinder för att uppnå mänsklig nivå intelligens. De progressiva nätverken utgör ett steg framåt i denna riktning: de är immuna mot glömska och kan utnyttja förkunskaper via sidoanslutningar till tidigare inlärda funktioner. Vi utvärderar denna arkitektur utförligt på ett brett utbud av förstärka lärande uppgifter (Atari och 3D labyrintspel), och visar att det överträffar gemensamma baslinjer baserade på förträning och finjustering. Med hjälp av en ny känslighetsmått, visar vi att överföring sker på både låg nivå sensoriska och hög nivå kontrollskikt av den inlärda policyn.
Mest relevant för oss är de progressiva nätverken av Ref, som ursprungligen föreslogs för att stärka lärandet.
Progressive Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}