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Lifelong Learning by Adjusting Priors
Priorsの調整による生涯学習
arxiv.org/abs/1711.01244

要約:代表的な生涯学習において、エージェントは、以前のタスクに照らしてその表現を更新しながら、新規タスクを解決することを継続的に学ぶことを目指す。将来のタスクは以前のタスクに「関連」していると仮定して、新しいタスクの新規な側面に適応するのに十分な柔軟性を持ちながら、学習したタスク間で共通の構造をキャプチャするような表現を学習する必要があります。我々は、PAC-Bayesフレームワーク内で開発された汎化境界に基づく深部神経回路網における生涯学習のフレームワークを開発する。学習t...