高次運動フローを利用した共役視覚表現の継続的学習：CMOSFETモデルの研究 学術的背景 人工知能とコンピュータビジョンの分野において、連続的な視覚データストリームからの継続的学習（Continual Learning）は長年の課題です。従来の機械学習手法は、独立同分布（i.i.d.）の仮定に依存しており、すべての訓練データが訓練時に静的かつ利用可能であることを前提としています。しかし、現実世界の視覚データは連続的で非独立同分布であることが多く、モデルの訓練に大きな困難をもたらします。さらに、既存の教師なし学習手法の多くは大規模なオフライン訓練データセットに依存しており、これは人間や動物が環境を連続的に体験しながら学習する方法とは大きく異なります。 これらの問題を解決するため、Simone ...

この研究では、複雑なシステムを正確にシミュレートできる代理モデルを効率的に構築するためのオンライン学習手法が提案されています。この手法には、以下の3つの主要な構成要素があります。 新しい訓練およびテストデータを生成するためのサンプリング戦略 訓練データから候補の代理モデルを生成するための学習戦略 テストデータ上での候補の代理モデルの有効性を評価するための検証指標 この論文では、著者はRadial Basis Function(RBF)補間を代理モデルの応答面として使用しています。このオンライン手法は、代理モデルが応答面のすべてのローカル極値点(端点を含む)を含むことを保証することを目的としており、代理モデルのパフォーマンスが有効性の閾値を下回る場合に再訓練する連続的な検証と更新のメカニズムを...