Wyszukiwarka
Filtry
wszystkich: 6
Najlepsze wyniki w katalogu: Potencjał Badawczy Pokaż wszystkie wyniki (5)
Wyniki wyszukiwania dla: continual learning
-
Zespół Katedry Wytrzymałości Materiałów
Potencjał BadawczyKatedra zajmuje się zagadnieniami związanymi z wytrzymałością elementów konstrukcji, ich teorią oraz analizą, jak również do myśli przewodnich należy zaliczyć materiałowe badania doświadczalne oraz prace nad technologią betonu. Współpracujemy z przemysłem z branż budowlanych i okołobudowlanych, wykorzystując wypracowane doświadczenie i wiedzę z zakresu materiałów konstrukcyjnych i budowlanych.
-
Illume
Potencjał BadawczyILLUME [/ɪˈl(j)uːm/] to interdyscyplinarna grupa badawcza w ramach centrum badawczego EcoTech na Politechnice Gdańskiej, stworzona w celu minimalizacji wpływu zanieczyszczenia światłem sztucznym na ludzi, florę i faunę. Członkowie grupy posiadają wybitne umiejętności praktyczne i wiedzę badawczą w zakresie tych zagadnień. Nie tylko konsekwentnie identyfikując istotne problemy i tematy badawcze, ale także znajdując praktyczne rozwiązania...
-
Zespół Katedry Architektury Miejskiej i Przestrzeni Nadwodnych
Potencjał BadawczyWszystkie programy badań prowadzone w Katedrze powstają w odpowiedzi na problemy środowiskowe, wiążą się ze zmianami demograficznymi i wyzwaniami wynikającymi z rozwoju miast. Badane są urbanistyczne i architektoniczne możliwości związane z przekształceniami terenów poprzemysłowych. Zespół katedralny zaangażowany jest w opracowywanie kreatywnych rozwiązań dla ponownego wykorzystania struktur historycznych w oparciu o koncepcję...
Najlepsze wyniki w katalogu: Oferta Biznesowa Pokaż wszystkie wyniki (1)
Wyniki wyszukiwania dla: continual learning
-
Centrum Civitroniki – Centrum Zaawansowanych Technologii
Oferta BiznesowaCentrum Civitroniki działa na Wydziale Inżynierii Lądowej i Środowiska Politechniki Gdańskiej. W skład Centrum Cicitroniki wchodzą następujące pracownie:Pracownia DIM-Tefal, Pracownia defektorskopii, badań materiału i konstrukcji metalowych, Pracownia geodezyjnego monitorowania budowli inżynierskich, Pracownia badań drogowych, Pracownia fizyki budowli oraz Nazwa Civitronika jest wynikiem połączenia wyrażeń: „civil engineering”...
Pozostałe wyniki Pokaż wszystkie wyniki (19)
Wyniki wyszukiwania dla: continual learning
-
MagMax: Leveraging Model Merging for Seamless Continual Learning
PublikacjaThis paper introduces a continual learning approach named MagMax, which utilizes model merging to enable large pre-trained models to continuously learn from new data without forgetting previously acquired knowledge. Distinct from traditional continual learning methods that aim to reduce forgetting during task training, MagMax combines sequential fine-tuning with a maximum magnitude weight selection for effective knowledge integration...
-
Divide and not forget: Ensemble of selectively trained experts in Continual Learning
PublikacjaClass-incremental learning is becoming more popular as it helps models widen their applicability while not forgetting what they already know. A trend in this area is to use a mixture-of-expert technique, where different models work together to solve the task. However, the experts are usually trained all at once using whole task data, which makes them all prone to forgetting and increasing computational burden. To address this limitation,...
-
Looking through the past: better knowledge retention for generative replay in continual learning
PublikacjaIn this work, we improve the generative replay in a continual learning setting to perform well on challenging scenarios. Because of the growing complexity of continual learning tasks, it is becoming more popular, to apply the generative replay technique in the feature space instead of image space. Nevertheless, such an approach does not come without limitations. In particular, we notice the degradation of the continually trained...
-
Adapt Your Teacher: Improving Knowledge Distillation for Exemplar-free Continual Learning
PublikacjaIn this work, we investigate exemplar-free class incremental learning (CIL) with knowledge distillation (KD) as a regularization strategy, aiming to prevent forgetting. KDbased methods are successfully used in CIL, but they often struggle to regularize the model without access to exemplars of the training data from previous tasks. Our analysis reveals that this issue originates from substantial representation shifts in the teacher...
-
Revisiting Supervision for Continual Representation Learning
Publikacja"In the field of continual learning, models are designed to learn tasks one after the other. While most research has centered on supervised continual learning, there is a growing interest in unsupervised continual learning, which makes use of the vast amounts of unlabeled data. Recent studies have highlighted the strengths of unsupervised methods, particularly self-supervised learning, in providing robust representations. The improved...