Continual Learning

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対話状態追跡のためのプロンプトプールベースのクラス逐次継続学習(Prompt Pool Based Class-Incremental Continual Learning for Dialog State Tracking)

1. 概要と位置づけ結論から述べる。本研究は対話システムにおける継続学習(Continual Learning、CL/継続学習)を、実運用でより現実的に使えるようにした点で大きく前進した。従来はテスト時に『今扱うタスク(task identity)』を外部から与える必要があり、実際の運用環境では管

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タスク間で共通する多様体の学習を促進するランダム重み付け神経調節(Randomly Weighted Neuromodulation in Neural Networks Facilitates Learning of Manifolds Common Across Tasks)

田中専務拓海さん、最近若手が『この論文は面白い』と言っていたのですが、要点をざっくり教えてください。私は技術者ではないので、投資対効果や導入の実務観点が知りたいです。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は、神経調節を模した仕組みで、複数の関連タスクに共通するパターン(多様体)

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不健康な会話の予測――Twitter上のエスカレーション検出(Hashing it Out: Predicting Unhealthy Conversations on Twitter)

田中専務拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「SNS上の口論を事前に察知できるAIがある」と聞いて驚いたのですが、現実的にどれだけ役に立つ技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、分かりやすく説明しますよ。要点は三つです。まず、ツイートのやり取りの流れを

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明示的な動画コンテンツの抽出と要約(Extraction and Summarization of Explicit Video Content using Multi-Modal Deep Learning)

田中専務拓海先生、最近部下から「動画の有害コンテンツを自動で見つけてほしい」と言われまして、正直どこから手を付ければ良いか分かりません。これって現場に本当に使える技術なんでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。要するにこの論文は、動画を「映像」「

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意味変化に万能な一手:継続学習のための適応的プロンプトチューニング(One Size Fits All for Semantic Shifts: Adaptive Prompt Tuning for Continual Learning)

田中専務拓海先生、最近うちの現場でも「継続学習」という言葉を聞くのですが、正直何が問題で何ができるのか分からないのです。今回の論文はどこが変わる話なのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!要点を端的に言うと、この論文は「変化の度合いが混ざる現場で、少ない仕組みで賢く対応する

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カテゴリーから分類器へ:名前のみで継続学習を行うためのウェブ探索(From Categories to Classifiers: Name-Only Continual Learning by Exploring the Web)

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。部下から『AI導入』と言われて困っていまして、特に現場のデータを揃えるのが一番の障壁だと感じています。今回紹介する論文はその点で何が変わるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!今回の論文は、いわば『ラベル付けの仕事をほ

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時系列データの自己蒸留による表現学習(Self-Distilled Representation Learning for Time Series)

田中専務拓海先生、お疲れ様です。部下から『時系列データの自己教師あり学習(Self-Supervised Learning)が大事』と言われ、いきなり論文を渡されました。正直、学術的な話は苦手でして、これがうちの製造現場にどう結びつくのか、要点を教えていただけますか。AIメンター拓海素

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組込み機器向けハードウェア対応メタ継続学習システム(LifeLearner: Hardware-Aware Meta Continual Learning System for Embedded Computing Platforms)

田中専務拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、部下から「現場の端末で学習を続けられる技術が重要」と聞きまして、正直どう判断したら良いか分からないのです。要するに、機械に現場で勝手に学ばせて良いものなのでしょうか?AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫です、一緒に整理

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解釈可能なニューラルネットワークのためのNMFベースのビルディングブロック(継続学習対応) (An NMF-Based Building Block for Interpretable Neural Networks With Continual Learning)

田中専務拓海先生、最近うちの若手から「モデルを解釈できる方法を考えた方がいい」と言われまして、どこから手を付ければいいか見当がつかないんです。今回の論文は何を変える可能性があるのでしょうか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!この論文は、精度の高いニューラルネットワークの良さと、パー

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文脈に適応する:文脈内学習を用いた検索増強型ドメイン適応(Adapt in Contexts: Retrieval-Augmented Domain Adaptation via In-Context Learning)

田中専務拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、部下から『In-Context Learning』とか『ドメイン適応』という話を聞きまして、正直よく分かりません。うちの現場で本当に役立つのか、投資対効果の観点で教えていただけますか。AIメンター拓海素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整