Continual unsupervised representation learning
Continual learning aims to improve the ability of modern learning systems to deal with non-stationary distributions, typically by attempting to learn a series of tasks sequentially. Prior art in the field has largely considered supervised or reinforcement learning tasks, and often assumes full knowl...
প্রধান লেখক: | Rao, D, Visin, F, Rusu, AA, Teh, YW, Pascanu, R, Hadsell, R |
---|---|
বিন্যাস: | Conference item |
প্রকাশিত: |
Conference on Neural Information Processing Systems
2019
|
অনুরূপ উপাদানগুলি
অনুরূপ উপাদানগুলি
-
Distral: robust multitask reinforcement learning
অনুযায়ী: Teh, YW, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2017) -
Continuous hierarchical representations with poincaré Variational Auto-Encoder
অনুযায়ী: Mathieu,E, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2019) -
Unsupervised learning of invariant representations
অনুযায়ী: Anselmi, Fabio, অন্যান্য
প্রকাশিত: (2018) -
Kalman contrastive unsupervised representation learning
অনুযায়ী: Mohammad Mahdi Jahani Yekta
প্রকাশিত: (2024-12-01) -
Unsupervised generative variational continual learning
অনুযায়ী: Liu, Guimeng
প্রকাশিত: (2023)