源自：控制与决策

作者：马旭淼    徐德

“人工智能技术与咨询”  发布

摘 要

机器人的应用场景正在不断更新换代,数据量也在日益增长.传统的机器学习方法难以适应动态的环境,而增量学习技术能够模拟人类的学习过程,使机器人能利用旧知识来加快新任务的学习,在不遗忘旧技能的前提下学习新的技能.目前对于机器人增量学习的相关研究仍然较少,对此,主要介绍机器人增量学习研究进展.首先,对增量学习进行简介;其次,从参数和模型的角度出发,将当前机器人增量学习主流方法分为变参数方法、变模型方法、混合方法3类,分别对每一类进行论述,并给出相应的增量学习技术在机器人领域中的应用实例;然后,对机器人增量学习中常用的数据集和评价指标进行介绍;最后,对增量学习未来的发展趋势进行展望.

关键词

增量学习;变参数方法;变模型方法;混合方法;技能学习;机器人

引言

1 增量学习简介

2 机器人增量学习方法

3 数据集与评价指标 

4 未来研究趋势 

5 结 论 

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