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前言：

最近發(fā)現(xiàn)了一篇很有意思的論文，有關(guān)集成學(xué)習(xí)中的可持續(xù)性的研究，這里翻譯了一下，供了解和學(xué)習(xí)使用

劉兵：美國芝加哥大學(xué)的計算機(jī)科學(xué)教授。他的研究包括情緒分析和意見挖掘、終身機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言處理。他目前擔(dān)任ACM SIGKDD的主席，ACM Fellow, AAAI Fellow, and IEEE Fellow。

下面是正文內(nèi)容：

引言：

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)對數(shù)據(jù)分析和人工智能(AI)的廣告都有幫助。最近，深度學(xué)習(xí)的成功使它達(dá)到了一個新的高度。在工業(yè)、科學(xué)和工程領(lǐng)域，幾乎所有的應(yīng)用程序都成功地使用了ML算法。

目前對ML的主流范例是在給定的數(shù)據(jù)集上運(yùn)行一個ML算法來生成一個模型。該模型隨后應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中的任務(wù)中。我們把這種范式稱為孤立學(xué)習(xí)，因?yàn)樗豢紤]任何其他相關(guān)的信息或過去的知識。這種孤立學(xué)習(xí)的根本問題在于它沒有記憶。它不保留過去的知識，并利用它來幫助未來的學(xué)習(xí)。因此，需要大量的訓(xùn)練樣本才能有效地學(xué)習(xí)。對于監(jiān)督學(xué)習(xí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)標(biāo)簽通常是手工完成的，這是非常耗費(fèi)人力和時間的。由于世界上有太多可能的任務(wù)，因此幾乎不可能為每個任務(wù)標(biāo)記大量的示例，以便進(jìn)行一個ML算法來學(xué)習(xí)。更糟的是，每件事都在不斷變化，因此標(biāo)簽需要不斷地進(jìn)行，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。當(dāng)前的孤立學(xué)習(xí)模式可能不適合構(gòu)建一個真正智能的系統(tǒng)，但只適合在非常狹窄的領(lǐng)域中解決問題。

我們?nèi)祟愃坪鯇W(xué)到了很多不同的東西。我們從不孤立地學(xué)習(xí)。相反，我們總是保留并積累過去學(xué)到的知識，并在未來的學(xué)習(xí)中無縫地使用它。隨著時間的推移，我們學(xué)習(xí)得越來越多，知識越來越淵博，學(xué)習(xí)越來越有效。終生機(jī)器學(xué)習(xí)(簡稱LML)(簡稱終生學(xué)習(xí))旨在模仿人類學(xué)習(xí)過程和能力。這種類型的學(xué)習(xí)是很自然的，因?yàn)槲覀冎車氖挛锒际蔷o密相關(guān)的和相互關(guān)聯(lián)的。過去的概念和它們之間的關(guān)系可以幫助我們更好地理解一個新的主題，因?yàn)楹芏嗍虑樵诓煌念I(lǐng)域和任務(wù)中都是共享的。例如，我們?nèi)祟惒恍枰?000個正面評價和1000個負(fù)面評論，因?yàn)橐粋€ML算法需要建立一個精確的分類來識別關(guān)于電影的負(fù)面評論和負(fù)面評論。事實(shí)上，對于這個任務(wù)，如果沒有單獨(dú)的訓(xùn)練回顧，我們就可以執(zhí)行分類任務(wù)了。怎么能這樣呢?原因很簡單。這是因?yàn)槲覀冊谶^去已經(jīng)積累了很多關(guān)于人們?nèi)绾钨潛P(yáng)和批評事物的知識，盡管這些贊揚(yáng)和批評可能都是在線評論的形式。事實(shí)上，如果沒有過去的知識，人類可能很難在2000年的積極和消極的訓(xùn)練評估中手動建立一個好的分類器。

終身機(jī)器學(xué)習(xí)的定義：

定義：終身機(jī)器學(xué)習(xí)(LML)是一個連續(xù)不斷的學(xué)習(xí)過程，在這個過程中，學(xué)習(xí)者已經(jīng)完成了N個學(xué)習(xí)任務(wù)，T1，T2，..TN。當(dāng)面對(N+1)的任務(wù)TN+1和它的數(shù)據(jù)DN+1時，學(xué)習(xí)者可以利用其知識庫(知識庫)(內(nèi)存)中的先驗(yàn)知識來幫助學(xué)習(xí)TN+1。知識庫存儲并維護(hù)在過去學(xué)習(xí)N個任務(wù)時所學(xué)習(xí)和積累的知識。在學(xué)習(xí)了TN+1之后，知識庫更新了從TN+1中學(xué)習(xí)的(中間和***的)結(jié)果。

陳等人[1]的這一定義表明，LML的關(guān)鍵特征是 1)持續(xù)學(xué)習(xí)，2) 知識積累在知識庫(知識庫)中，3)利用知識庫中的知識來幫助未來的學(xué)習(xí)。這些特點(diǎn)使它有別于其他相關(guān)的學(xué)習(xí)任務(wù)，如轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)[2]和多任務(wù)學(xué)習(xí)[3]。

遷移學(xué)習(xí)(TL)：使用一個源域來幫助一個目標(biāo)獲取域?qū)W習(xí)。它假設(shè)源域S有大量的標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)，目標(biāo)域T只有很少或沒有標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，但有大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)。TL利用被標(biāo)記的數(shù)據(jù)來幫助在目標(biāo)域中學(xué)習(xí)。由于幾個原因，TL與LML不同。首先，TL不是連續(xù)的。它只使用源域來幫助目標(biāo)域?qū)W習(xí)。其次，TL并沒有積累所學(xué)的知識。第三，TL是單向的，使用源來幫助目標(biāo)。LML可以在任何方向上進(jìn)行。第四，TL假設(shè)源與目標(biāo)非常相似。這種相似性是由人類用戶決定的。LML并沒有做出這樣一個強(qiáng)有力的假設(shè)。人類用戶通常不參與確定任務(wù)的相似性。

多任務(wù)學(xué)習(xí)(MTL)：的目標(biāo)是執(zhí)行多個相似學(xué)習(xí)任務(wù)的聯(lián)合優(yōu)化，這樣它們就可以共享彼此的知識，從而獲得更好的整體效果。然而，MTL仍然在傳統(tǒng)的范式中工作。在優(yōu)化單個任務(wù)的過程中，它會優(yōu)化幾個任務(wù)。如果我們把幾個任務(wù)看作一個更大的任務(wù)，它就會減少到傳統(tǒng)的優(yōu)化，這在MTL的大多數(shù)優(yōu)化公式中都是如此。隨著時間的推移，它不會積累任何知識，它也沒有持續(xù)學(xué)習(xí)的概念，這是LML的關(guān)鍵特性。盡管有人會說MTL可以在添加新任務(wù)時聯(lián)合優(yōu)化所有任務(wù)，但是在單個進(jìn)程中同時優(yōu)化所有任務(wù)是相當(dāng)困難的，因?yàn)槿蝿?wù)是非常不同的，而且是非常numer的。

終身機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史：

LML的概念是在1995年由Thrun和Mitchell [4]提出的。從那時起，它就被研究了四個主要方向:

終身監(jiān)督學(xué)習(xí)，Thrun [5] 開始學(xué)習(xí)終身概念學(xué)習(xí)，每一個過去或新任務(wù)都是一個階級或概念。在基于記憶的學(xué)習(xí)和中立的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，提出了幾種LML技術(shù)。在參考文獻(xiàn)[6]中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法得到了改進(jìn)。費(fèi)等[7]將這種形式的LML擴(kuò)展到累積學(xué)習(xí)，在遇到新類時，構(gòu)建了一個新的多類分類器，可以對所有的過去和新類進(jìn)行分類。它還檢測測試中未見的類。這為自我學(xué)習(xí)鋪平了道路，因?yàn)樗軌蛱綔y到看不見的類，從而使它學(xué)習(xí)新的東西。Ruvolo和Eaton[8]提出一種有效的LML算法(ELLA)來改進(jìn)一種多任務(wù)學(xué)習(xí)方法。陳等[1] 人在樸素貝葉斯分類的背景下提出了一種LML技術(shù)。對LML的理論研究是由Pentina和Pentina [9]所做的。

陳和劉[10]首先提出了終身無監(jiān)督學(xué)習(xí)的終身學(xué)習(xí)模式。隨后，他們也報告了其他幾個模型。所提出的技術(shù)可以從許多過去的任務(wù)中學(xué)習(xí)知識，并利用這些知識幫助在新任務(wù)中生成更一致的主題。劉[11]等人提出了一種利用LML方法提取信息的方法，劉[12]提出了一種終生的圖形標(biāo)記方法，將兩種類型的表達(dá)式分離開來。

終生的半監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個領(lǐng)域的工作是由永無止境的語言學(xué)習(xí)者(NELL)系統(tǒng)[13]所代表的。自從2010年1月以來，NELL一直在為信息提取而不斷地閱讀網(wǎng)絡(luò)，并且已經(jīng)擁有了數(shù)百萬的實(shí)體和關(guān)系。

終生強(qiáng)化學(xué)習(xí)Thrun和Mitchell [4]***次學(xué)習(xí)終生強(qiáng)化學(xué)習(xí)(LRL)，用于機(jī)器人學(xué)習(xí)。Tanaka和Yamamura [14]提出了一種“LRL”方法，將每一個環(huán)境視為一項(xiàng)任務(wù)。Bou Ammar等[15]人提出了一種政策梯度有效的LRL算法。

總結(jié)：

雖然LML已經(jīng)存在了20多年，但到目前為止還沒有進(jìn)行大量的研究。一個原因可能是，過去20年里的ML研究側(cè)重于統(tǒng)計和算法的方法。LML通常需要系統(tǒng)方法。然而，隨著統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的日益成熟，研究人員意識到它的局限性，LML將變得越來越重要。可以肯定的是，如果沒有LML的能力來積累學(xué)習(xí)的知識并在過去的知識的幫助下學(xué)習(xí)新的任務(wù)，那么我們將無法建立一個真正的智能系統(tǒng)。我們只能在非常狹窄的領(lǐng)域內(nèi)解決問題。

參考文獻(xiàn)：

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