Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Непрерывное обучение без задач
Парадигма обучения, в которой модель обучается непрерывно на основе потока данных без явного разделения на задачи, требующая автономной адаптации к изменениям распределения.
Пластичность-стабильность
Фундаментальная дилемма в непрерывном обучении между способностью усваивать новую информацию (пластичность) и сохранением приобретенных знаний (стабильность).
Динамический буфер воспроизведения
Адаптивный буфер памяти, который выборочно хранит репрезентативные выборки из прошлого для периодического повторения предыдущих знаний без определенных границ задач.
Непрерывная синаптическая регуляризация
Техника, сохраняющая важные синаптические веса, выявленные динамически в процессе непрерывного обучения, для ограничения катастрофического забывания без априорного знания о задачах.
Адаптивное расширение сети
Стратегия, динамически добавляющая нейроны или слои в сеть, когда требуются новые возможности, позволяющая органический рост без явного сегментирования задач.
Онлайн-синаптическая консолидация
Процесс постепенной стабилизации важных нейронных связей, выявляемых в реальном времени во время непрерывного обучения, имитирующий механизмы биологической консолидации.
Автоматическое обнаружение изменений
Механизм, автоматически выявляющий переходы в распределении данных или концепциях без явного контроля, критически важный для непрерывной адаптации.
Эпизодическая память без границ
Система памяти, непрерывно сохраняющая значимый опыт без сегментации по задачам, использующая динамические критерии выбора на основе полезности.
Самоконтролируемое непрерывное обучение
Подход, при котором модель непрерывно генерирует собственные обучающие сигналы на основе немеченых данных, адаптируя свои представления без внешнего контроля.
Непрерывное латентное пространство
Представление пониженной размерности, которое динамически развивается для включения новых концепций, сохраняя при этом семантическую структуру предыдущих знаний.
Постепенный трансфер знаний
Процесс автоматической идентификации и повторного использования переносимых знаний между возникающими концепциями в непрерывном потоке данных без явного разграничения.
Метрики непрерывности
Показатели, количественно оценивающие производительность модели на всем объеме знаний, полученных с течением времени, измеряющие баланс между обучением и сохранением без сегментации задач.
Нестационарная адаптация
Способность системы изменять свои внутренние параметры в ответ на динамически изменяющиеся распределения данных, являющаяся существенной характеристикой обучения без задач.