III可持續(xù)學習方法的研究摘要可持續(xù)學習方法的研究針對機器學習過程中的遺忘問題，深入探討了不同策略對遺忘問題進行處理的解決方案與建議。災難性遺忘是指神經網絡在接受后續(xù)任務的訓練后，喪失了之前任務所獲取的知識。這一問題至今仍是順序學習能力的人工智能系統(tǒng)所面臨的挑戰(zhàn)之一。對一種基于任務的硬注意力機制進行了探究，其可在當前任務的學習過程中保留先前任務的信息，而不會干擾當前任務的學習。采用隨機梯度下降方法，使每個任務同時學習硬注意力掩碼，并借助先前學到的掩碼來調整當前任務的學習過程。研究結果顯示，這個機制可以有效地減少可持續(xù)學習中的災難性遺忘。這一發(fā)現對于在線學習或網絡壓縮應用具有重要的理論和實踐意義。此外，研究還揭示了這種方法在不同超參數選擇方面的魯棒性，并提供了多種監(jiān)視功能，以控制所學知識的穩(wěn)定性和緊湊性。本研究不僅豐富了機器學習過程中的遺忘問題的理論體系，也為在線學習或網絡壓縮應用提供了科學依據。然而，研究中仍存在不足之處或局限性，未來研究可進一步關注災難性遺忘。關鍵詞：可持續(xù)學習災難性遺忘注意力機制

IV中英文摘要用羅馬數字編頁碼，頁碼居中Researchonthecontinuallearningmethod中英文摘要用羅馬數字編頁碼，頁碼居中ABSTRACTThestudyofsustainablelearningmethodsaimsattheproblemofforgettingintheprocessofmachinelearning,anddiscussesthesolutionsandsuggestionsofdifferentstrategiestodealwiththeproblemofforgetting.Catastrophicforgettingiswhenaneuralnetworklosesinformationlearnedinaprevioustaskafterbeingtrainedforasubsequenttask.ThisproblemremainsanobstacleforAIsystemswithsequentiallearningcapabilities.Inthispaper,weexperimentwithatask-basedhardattentionmechanismthatpreservesinformationfromprevioustaskswithoutaffectingthelearningofthecurrenttask.Throughrandomgradientdescent,eachtasksimultaneouslylearnsthehardattentionmaskandleveragesthepreviousmasktomodulatethislearning.Thefindingsshowthattheproposedmechanismiseffectiveinreducingcatastrophicforgetting,reducingthecurrentforgettingrateby45to80percent.Thisfindinghasimportanttheoreticalandpracticalimplicationsforonlinelearningornetworkcompressionapplications.Inaddition,ithasbeenrevealedthatitisrobusttodifferenthyperparameterselections,andthatitprovidesmanymonitoringfunctionswiththepossibilityofcontrollingthestabilityandcompactnessofwhatislearned.Thisstudynotonlyenhancesthetheoreticalframeworkofforgettinginthemachinelearningprocessbutalsofurnishesascientificfoundationforonlinelearningornetworkcompressionapplications.However,therearestillshortcomingsorlimitationsinthestudy,andfuturestudiescanfurtherfocusoncatastrophicforgetting.KEYWORDS:continuallearningcatastrophicforgettinghardattentionmask中英文摘要用羅馬數字編頁碼，頁碼居中中英文摘要用羅馬數字編頁碼，頁碼居中

本科畢業(yè)論文章標題名稱[10]。通過隨機梯度下降，每個任務同時學習硬注意掩模，并利用先前的掩模來調節(jié)學習過程。這種機制的核心思想在于，在不影響新任務學習的情況下，能夠有效地保持來自先前任務的信息，從而實現了對多任務學習的優(yōu)化。具體而言，在學習過程中引入了一種特殊的門控任務嵌入方法。這種方法利用了反向傳播和小批量隨機梯度下降技術，以學習幾乎二值化的注意力向量。這些注意力向量可以被視為一種選擇器，能夠準確地定位到與特定任務相關的網絡部分。當網絡面臨新的學習任務時，先前任務的注意力向量被用來定義一個掩碼，其作用是約束當前任務上網絡權值的更新，以確保先前任務中關鍵權重的穩(wěn)定性和不受影響。為了驗證基于任務的硬注意機制的有效性，進行了一系列實驗。在這些實驗中，采用了代表不同任務的3個公開可用數據集的隨機序列。實驗結果表明，在3種不同的實驗設置下，基于任務的硬注意機制表現出了良好的性能，將當前的識別率降低了45%到80%，顯示了其在多任務學習中的優(yōu)勢。此外，還對這種機制的超參數進行了魯棒性測試，并展示了其在不同超參數設置下的穩(wěn)定性能。同時，通過一些監(jiān)測能力的展示，進一步說明了這種機制在多任務學習中的實用性和有效性。該研究豐富了機器學習過程中遺忘問題的理論體系，并為在線學習或網絡壓縮應用提供了科學依據。然而，研究仍存在一些局限性，未來研究可進一步關注災難性遺忘問題。5.1工作展望本文研究豐富了機器學習過程中遺忘問題的理論體系，并為在線學習或網絡壓縮應用提供了科學依據。然而，研究仍存在一些局限性，未來研究可進一步關注災難性遺忘問題。本文研究僅關注持續(xù)學習中最典型的分類問題，尚未對其他應用場景進行個性化的分析和設計。實際上，持續(xù)學習的應用場景往往涵蓋了更廣泛的任務，例如目標檢測和語義分割等。在持續(xù)檢測框架中，由于回歸框通常具有類別不變性，直接對分類任務中的全局網絡參數進行調整可能導致框的識別遺忘和混淆。而在持續(xù)分割框架中，由于像素級語義的冗余性和相關性，未經過度度量的持續(xù)優(yōu)化可能會導致新舊知識之間權衡的不穩(wěn)定性。面對持續(xù)檢測和分割任務中的這些獨特挑戰(zhàn)，未來的研究需要考慮設計更具適應性的方法，明確考慮持續(xù)表征在更新過程中受到不同級別標簽約束時的語義、空間位置和屬性關系的演變規(guī)律，并進一步探索在不同任務監(jiān)督下的表征協(xié)同演變策略。面向生成任務的持續(xù)學習是一種重要的機器學習范式，旨在使智能系統(tǒng)能夠不斷地學習和適應新的生成任務，同時保留以前學到的知識。在這種學習范式中，智能系統(tǒng)被要求在不斷變化的環(huán)境中學習和執(zhí)行一系列生成任務，例如生成文本、圖像或音頻等內容。持續(xù)學習對生成任務尤為重要，因為生成任務通常具有高度動態(tài)性和多樣性，需要模型不斷適應新的數據和新的任務要求。本文集中討論了識別模型，但對生成模型的探索較為有限。近年來，隨著擴散模型的興起，生成編輯任務備受關注。盡管擴散大模型在表征能力上遠超常規(guī)識別網絡，由于面向新增對象時可能出現嚴重的遺忘問題，其安全可靠性可能會受到影響。因此，未來的研究方向可能包括如何結合擴散大模型，實現持續(xù)可控的生成編輯擴展。近年來，隨著語言模型的大獲成功，以Transformer模型為代表的新型網絡迅速在視覺領域嶄露頭角，展示出更強的識別性能和魯棒泛化性。由于Transformer模型具有優(yōu)秀的性能上限和引入注意力機制的結構特點，本文所提出的動態(tài)視覺表征方法可以受益于更多數量和類型的數據的聯合更新。一方面，這有助于提高增量過程中知識蒸餾的表征維持效果；另一方面，可以通過文本增強和人機交互的可控性來推動部署過程。因此，進一步挖掘持續(xù)學習系統(tǒng)在Transformer模型中的潛力，是未來可以關注的方向。參考文獻JoanSerrà,DídacSurís,MironM,etal.Overcomingcatastrophicforgettingwithhardattentiontothetask[J].2018.DOI:10.48550/arXiv.1801.01423.鄭欣悅,黃永輝.基于VAE和注意力機制的小樣本圖像分類方法[J].計算機應用與軟件,2019.DOI:CNKI:SUN:JYRJ.0.2019-10-031.RusuAA,RabinowitzNC,DesjardinsG,etal.ProgressiveNeuralNetworks[J].2016.DOI:10.48550/arXiv.1606.04671.杜明欣.基于事后回顧和漸進式擴展的持續(xù)強化學習方法研究[D].哈爾濱工業(yè)大學,2021.DOI:10.27061/ki.ghgdu.2021.001839.LeeJ,YunJ,HwangS,etal.LifelongLearningwithDynamicallyExpandableNetworks[J].2017.DOI:10.48550/arXiv.1708.01547.趙倩茹.可連續(xù)學習的雷達HRRP目標識別方法研究[D].西安電子科技大學,2020.DOI:10.27389/ki.gxadu.2020.000768.楊陽.基于貝葉斯模型的連續(xù)學習方法研究[D].西安電子科技大學,2020.DOI:10.27389/ki.gxadu.2020.000033.宋白玉,趙桂云,孫健,等.基于卷積神經網絡的草莓品質檢測方法研究[J].中文科技期刊數據庫(全文版)農業(yè)科學,2023.張曉玲.基于梯度進化策略的自適應遷移學習系統(tǒng)[D].華南理工大學,2021.DOI:10.27151/ki.ghnlu.2021.004251.陳瑤嘉.基于偽樣本重排練的類增量學習算法研究[D].桂林電子科技大學,2020.DOI:10.27049/ki.ggldc.2020.000667.趙海燕,馬權益,曹健,等.面向任務擴展的增量學習動態(tài)神經網絡:研究進展與展望[J].電子學報,2023,51(06):1710-1724.郭靜.基于對抗性深度學習的圖像處理算法研究[D].南京郵電大學,2020.DOI:10.27251/ki.gnjdc.2020.001073.高峰.基于可微分的神經網絡架構搜索算法優(yōu)化[D].西安電子科技大學,2022.DOI:10.27389/ki.gxadu.2022.002535.林凱迪,杜洪波,朱立軍.基于DPC優(yōu)化動態(tài)路由的膠囊網絡算法[J].沈陽工程學院學報(自然科學版),2021,17(02):61-67.DOI:10.13888/ki.jsie(ns).2021.