通过高阶运动流进行共轭视觉表征的持续学习
基于高阶运动流的共轭视觉表征持续学习:CMOSFET模型的研究 学术背景 在人工智能和计算机视觉领域,如何从连续的视觉数据流中进行持续学习(Continual Learning)是一个长期存在的挑战。传统的机器学习方法通常依赖于独立同分布(i.i.d.)的假设,即所有训练数据在训练时是静态且可用的。然而,现实世界中的视觉数据往往是连续的、非独立同分布的,这给模型的训练带来了巨大的困难。此外,现有的无监督学习方法大多依赖于大规模的离线训练数据集,这与人类和动物通过连续体验环境进行学习的方式截然不同。 为了解决这些问题,Simone Marullo、Matteo Tiezzi、Marco Gori和Stefano Melacci等研究人员提出了一种新的无监督持续学习模型,名为CMOSFET(Co...