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【持续学习系列(七)】Gradient Episodic Memory for Continual Learning

一、论文信息1标题GradientEpisodicMemoryforContinualLearning2作者DavidLopez-PazandMarc’AurelioRanzato3研究机构FacebookArtificialIntelligenceResearch二、主要内容论文主要探讨了持续学习（continuallearning）的问题，即模型在不断接触到新任务时，如何快速解决新问题而不遗忘

ZedKingCarry·2024-01-16 17:51

解读Been There, Done That: Meta-Learning with Episodic Recall

最近在研究的线路就是：metallearning+episodicmemory.我觉得agent需要能学习各种任务，也需要有记忆把学到的抽象的东西保存下来，这样可以１．通过搜索，联想，推理，在遇到新任务时，看似不相同也能从经验中快速学到规律，这样可以减少漫无边际的游荡在搜索空间的时间。２．重复出现的任务，就可以直接从记忆调取拿来用了。这篇论文要解决或因面临什么样的现状而产生的？１当面临结构相近可是

特芬奇斯拉星人·2023-12-04 20:37

强化学习的动态规划二

这是一个无折扣的、分段的（episodic）任务。在到达终端状态

Older司机渣渣威·2023-11-05 20:15

Continual Learning 经典方法 — Gradient Episodic Memory (GEM)

1.终身学习目标：缓解灾难性遗忘问题：当数据以onlinestream的方式训练模型时，训练完Task1之后的模型，在学习Task2的数据时往往会将Task1的知识遗忘，导致在之前训练过的Task1上性能急剧下降。2.GradientofEpisodicMemory2.1什么叫EpisodicMemory最直观的解决遗忘性问题的方法，就是保存之前训练过任务的数据(考虑到数据隐私性和计算存储开销的问

JYZhang_sh·2023-10-26 17:16

【博士每天一篇文献-算法】On tiny episodic memories in continual learning

阅读时间：2023-10-221介绍在连续学习中，智能体通过利用先前的经验从一系列任务中学习，并将知识传递给未来的任务。为了成功执行先前的任务，学习者需要记住如何执行它们。一种使学习者具备这种能力的方法是通过存储一个小的记忆，称为情节记忆，该记忆存储了来自先前任务的一些示例，并在训练未来任务时重播这些示例。作者通过实证分析了在每个训练样本仅出现一次的连续学习设置中，小型情节记忆的有效性。他们发现一

Better Bench·2023-10-26 17:43

论文笔记|AAAI2023：ESPT: A Self-Supervised Episodic Spatial Pretext Task for Improving Few-Shot Learning

这篇论文的题目是ESPT:ASelf-SupervisedEpisodicSpatialPretextTaskforImprovingFew-ShotLearning，提出了用于改善小样本学习的自监督episodic

李问号·2023-07-27 07:20

论文翻译 —— Model Free Episodic Control

标题：ModelFreeEpisodicControl文章链接：ModelFreeEpisodicControl代码实现：sudeeprajaModel-Free-Episodic-Control领域：

云端FFF·2022-11-24 01:10

利用图神经网络（GNN）的视频/图像分割模型总结（AGNN、Episodic Graph Memory Networks、Cas-GNN）

注：Zero-shotVOS即为零样本视频对象分割，指在验证阶段不会向网络输入除待测视频本身以外的其他注释样本，下文记为Z-VOS；One-shotVOS即为单样本视频对象分割，也可称为自监督或半监督视频对象分割（semi-supervisedVOS），指在验证阶段向网络输入辅助分割的注释样本（通常是待测视频第一帧的真实分割结果掩模），下文记为O-VOS；SemanticObjectSegment

ling零零零·2022-11-23 09:34

Improved Schemes for Episodic Memory-based Lifelong Learning 论文阅读+代码解析

论文地址点这里一.介绍目前深度神经网络能够在单一任务上取得了显著的性能，然而当网络被重新训练到一个新的任务时，他的表现在以前训练过的任务上急剧下降，这种现象被称为灾难性遗忘。与之形成鲜明对比的是，人类的认知系统能够在不破坏以前学到的情况下获得新的知识。灾难性遗忘激发了终身学习的领域。终身学习的一个核心难题是如何在旧任务和新任务之间取得平衡。在学习到新任务的过程中，原来学习到的知识通常会被打乱，从而

编程龙·2022-09-28 09:27

【组会论文记录】2021/3/31（episodic control RL）

本系列文章意在记录组会上同学分享文章的idea，大部分我没有仔细读过，仅供参考本周三篇文章《Model-FreeEpisodicControl》《EpisodicMemoryDeepQ-Networks》《EpisodicReinforcementLearningwithAssociativeMemory》这几篇都是有关强化学习中episodiccontrol的内容，利用非参数化的memory来保

云端FFF·2021-04-07 18:35

10. 基于近似的on-policy控制方法--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录基于近似的on-policy控制方法前言1.episodic半梯度控制2.半梯度n-stepsarsa3.平均奖励：针对连续任务的一种新的回报形式4.弃用折扣设置deprecatingthediscountingsetting5

EdenJin·2020-09-12 15:38

【论文笔记】Continual Relation Learning via Episodic Memory Activation and Reconsolidation

ContinualRelationLearningviaEpisodicMemoryActivationandReconsolidationAbstract持续关系学习：不遗忘以前关系的同时继续学习新关系新关系的出现会忘记旧的关系，虽然有证明在新的关系训练序列中添加遗忘的训练样本可以避免这个问题，但是又容易陷入over-fitting因此本文根据人类的长期记忆构成，设计了EMAR框架。1Intro

DrogoZhang·2020-08-24 20:31

TADAM:Task dependent adaptive metric for improved few-shot learning

另外，还提出了辅助任务协同训练，使得具有任务依赖性的特征提取更容易训练，并且具有很好的泛化能力背景考虑episodic形式的K-s

liuglen·2020-07-04 22:36

[归纳]强化学习导论 - 第十章：基于拟合器的on-policy控制

文章目录1.本章内容概要2.episodic半梯度控制3.半梯度n-stepSarsa4.平均回报：针对连续任务一种新的回报形式5.连续任务中不要再用折扣回报了6.微分半梯度n-stepSarsa7.总结参考文献

OneLonelyTree·2020-06-27 07:21

关于强化学习(2)

根据Simplestatisticalgradient-followingalgorithmsforconnectionistreinforcementlearning5.段落式(Episodic)的REINFORCE

Mezereon·2020-02-06 14:45

神经情景控制（Neural Episodic Control）On arXiv By DeepMind

【声明：鄙人菜鸟一枚，写的都是入门级博客，如遇大神路过鄙地，请多赐教；内容有误，请批评指教，如有雷同，属我偷懒转运的，能给你带来收获就是我的博客价值所在。】【声明】翻译：张永伟（系中国航天系统科学与工程研究院2016级研究生）修订：博主这期为大家推荐一篇2017年3月6日发表在arXiv上的文章，这篇文章介绍了一种”神经情景控制（NeuralEpisodicControl）“的新方法，有效提速

飘逸慕嫣然·2017-06-19 11:49

读论文Model-Free Episodic Control

这篇论文是deepmind一篇论文，是基于外部存储的RL的方向，DemisHassabis是作者之一。强化学习近几年在很多领域取得了令人瞩目的成绩。但是强化学习需要很多样本训练才行，样本效率很低。相比来说，人类的学习效率高的多。这篇论文就是在这方面进行探索。也是从零开始快速的进行学习。强化学习一般都是通过梯度更新的方式来收敛到我们需要的价值或者策略函数。Episodiccontrol主要是一种能够

吕鹏_hunhun·2016-11-15 16:54

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