Série de séminaires sur l'IA 2022 : Tyler Hayes

Le AI Seminar est une réunion hebdomadaire à l'Université de l'Alberta où les chercheurs intéressés par l'intelligence artificielle (AI) peuvent partager leurs recherches. Les présentateurs comprennent à la fois des conférenciers locaux de l'Université de l'Alberta et des visiteurs d'autres institutions. Les sujets peuvent être liés de quelque manière que ce soit à l'intelligence artificielle, qu'il s'agisse de travaux théoriques fondamentaux ou d'applications novatrices de techniques d'IA à de nouveaux domaines et problèmes.

Le 20 mai 2022, Tyler Hayes, de l'Institut de technologie de Rochester, a présenté "Efficient Lifelong Machine Learning in Deep Neural Networks" au séminaire sur l'IA.

Les êtres humains apprennent et s'adaptent continuellement à de nouvelles connaissances et à de nouveaux environnements tout au long de leur vie. Il est rare que l'apprentissage de nouvelles informations entraîne l'oubli catastrophique des connaissances antérieures. Alors que les réseaux de neurones profonds (DNN) rivalisent aujourd'hui avec les performances humaines dans plusieurs tâches de perception supervisées, lorsqu'ils sont mis à jour sur des distributions de données changeantes, ils oublient de manière catastrophique les connaissances antérieures. Permettre aux DNN d'apprendre de nouvelles informations au fil du temps ouvre la porte à de nouvelles applications telles que les voitures à conduite autonome qui s'adaptent aux changements saisonniers ou les smartphones qui s'adaptent aux préférences changeantes des utilisateurs. Dans cet exposé, nous proposons de nouvelles méthodes et des paradigmes expérimentaux pour former efficacement des DNN continus sans oubli. Nous appliquons ensuite ces méthodes à plusieurs tâches de perception visuelle.

Regardez la présentation complète ci-dessous :

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