서지주요정보
Meta-learning memory representations for continual learning with scalar-output networks = 스칼라 출력 신경망을 통한 연속학습에 적합한 기억 표현법 메타학습
서명 / 저자 Meta-learning memory representations for continual learning with scalar-output networks = 스칼라 출력 신경망을 통한 연속학습에 적합한 기억 표현법 메타학습 / Jong Eui Park.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2020].
Online Access 원문보기 원문인쇄

소장정보

등록번호

8036051

소장위치/청구기호

학술문화관(도서관)2층 패컬티라운지(학위논문)

MEE 20037

휴대폰 전송

도서상태

이용가능

대출가능

반납예정일

리뷰정보

초록정보

Neural networks have achieved remarkable success in various areas, but they still fail when the task changes over time. The subfield of machine learning that focuses on overcoming this problem is called continual learning. In this paper, we applied meta‐learning techniques to train a continual learning agent that utilizes an external memory via a novel scalar‐output architecture. Unlike previous works that use a fixed method to access and update memory, our agent learns the optimal way from scratch. We show that our agent successfully learned what to remember and how to recall, achieving final average accuracy about 10 % higher compared to other continual learning algorithms.

인공신경망은 다양한 분야에서 괄목할만한 성과를 냈지만 작업이 시간에 따라 바뀌는 경우에는 학습에 실패한다. 이러한 문제를 해결하는 데에 초점이 맞춰진 분야가 바로 연속학습이다. 본 논문에서는 메타학습기법을 사용하여 연속학습 에이전트가 스칼라 출력을 가지는 새로운 형태의 신경망을 통해 기억장치를 사용하는 방법을 학습한다. 기존의 기억장치를 사용한 연속학습 알고리즘은 대부분 기억장치에 접근하여 읽고 쓰는 방식이 정해져 있지만, 우리 방식은 이를 백지상태로부터 최적의 방식을 학습한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 다른 연속학습 알고리즘보다 10 % 높은 정확도를 성취하였다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MEE 20037
형태사항 iii, 20 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 영어
일반주기 저자명의 한글표기 : 박종의
지도교수의 영문표기 : Youngchul Sung
지도교수의 한글표기 : 성영철
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전기및전자공학부,
서지주기 References : p. 16-18
주제 Continual Learning
Deep Learning
Meta Learning
Sequential Learning
Online Learning
연속학습
심층학습
메타학습
순차학습
온라인학습
QR CODE qr code