正则化连续学习状态空间模型

零遗忘适配多任务

把正则化持续学习嵌入深度状态空间模型，让一个模型顺序掌握多个动态系统任务而不忘旧任务。

Yuanhang, Zhang · Lin, Zhidi · Yiyong, Sun · 尹峰 · Fritsche, Carsten

2024

技术优势

不会忘

正则化约束保护旧任务参数，迁移到新任务时准确率不下降。

成本恒定

计算和内存开销不随任务数量增加，适合在线部署。

应用场景

• 动态系统建模：用一个模型顺序拟合多个动态系统，无需为每个系统单独训练。
• 自适应控制：控制器随环境变化在线更新，旧工况性能不衰退。
• 传感器数据分析：新传感器数据流可增量学习，模型持续演进而不遗忘历史模式。
• 电池健康预测：电池老化模型随充放电周期持续更新，保持对早期电池的预测能力。