AI用語集
人工知能の完全辞典
iCaRL (incremental Classifier and Representation Learning)
以前学習したクラスにおける性能を維持するために、例のリプレイと知識の蒸留技術を組み合わせたインクリメンタル学習のフレームワーク。
Dark Experience Replay (DER)
連続学習において、過去の知識をより効果的に再構築するために、生データだけでなく、潜在表現やロジットも保存するリプレイアプローチ。
Hindsight Replay
災害的な忘却を防ぐために、過去のパフォーマンスに関するメタ情報を利用して、最も重要な例を特定し、再利用する選択的リプレイ戦略。
Reservoir Sampling
データストリームから固定サイズの代表的な集合を維持し、各例がリプレイバッファに保持される確率が等しくなることを保証するランダムサンプリングアルゴリズム。
Ring Buffer Replay
バッファがいっぱいになると古い例を新しい例で置き換える循環メモリ構造であり、一定のメモリサイズを維持しながら最新のデータを優先する。
Balanced Replay
分布のバイアスを回避し、知識の公平な分配を確保するために、異なるクラスやタスクの例の間のバランスを維持するリプレイ技術。
Curriculum Replay
新しい知識の統合を促進するために、通常は単純なものから複雑なものへという最適な教育的シーケンスに従って古い例を提示する、組織的なリプレイアプローチ。
Hybrid Replay
知識の保持を最大化しながらメモリリソースの使用を最適化するために、複数のリプレイ手法（生データ、生成サンプル、表現）を組み合わせる戦略。
時間的リプレイ
サンプルの時間的順序を考慮し、時系列データにおける時間依存のパターンや因果関係の保持を優先するリプレイ手法。
コアセット選択リプレイ
与えられたメモリバジェット内で、過去のデータの代表性を最大化するような最小限のサンプル（コアセット）を選択するアルゴリズム的手法。
ニューラル・エピソディック・コントロール
微分可能なエピソード記憶と選択的リプレイを組み合わせ、効率的な継続学習を実現するアーキテクチャ。特に強化学習環境に適している。
メタ学習リプレイ
モデルがリプレイサンプルを効果的に選択・利用する方法をメタ学習し、新しいタスクの特徴に動的に適応するアプローチ。