Buchumschlag

Continual Learning From a Stream of APIs

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Yang, Enneng, Wang, Zhenyi, Shen, Li, Yin, Nan, Liu, Tongliang, Guo, Guibing, Wang, Xingwei, Tao, Dacheng
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2023
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

AdaMerging: Adaptive Model Merging for Multi-Task Learning
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Representation Surgery for Multi-Task Model Merging
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SurgeryV2: Bridging the Gap Between Model Merging and Multi-Task Learning with Deep Representation Surgery
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Model Merging in LLMs, MLLMs, and Beyond: Methods, Theories, Applications and Opportunities
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Comprehensive Survey of Forgetting in Deep Learning Beyond Continual Learning
von: Wang, Zhenyi, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Symmetric Graph Contrastive Learning against Noisy Views for Recommendation
von: Zhao, Chu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning to Learn from APIs: Black-Box Data-Free Meta-Learning
von: Hu, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Efficient Prompt Tuning by Multi-Space Projection and Prompt Fusion
von: Lan, Pengxiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Generalized Embedding Machines for Recommender Systems
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Distributionally Robust Graph Out-of-Distribution Recommendation via Diffusion Model
von: Zhao, Chu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Architecture, Dataset and Model-Scale Agnostic Data-free Meta-Learning
von: Hu, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ID Embedding as Subtle Features of Content and Structure for Multimodal Recommendation
von: Liu, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2023)

ECHO: Entropy-Confidence Hybrid Optimization for Test-Time Reinforcement Learning
von: Zhao, Chu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Representation Learning via Causal Diffusion for Out-of-Distribution Recommendation
von: Zhao, Chu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient and Effective Weight-Ensembling Mixture of Experts for Multi-Task Model Merging
von: Shen, Li, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Merging Models on the Fly Without Retraining: A Sequential Approach to Scalable Continual Model Merging
von: Tang, Anke, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Model Unmerging: Making Your Models Unmergeable for Secure Model Sharing
von: Wang, Zihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Adaptive Defense against Harmful Fine-Tuning for Large Language Models via Bayesian Data Scheduler
von: Hu, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AdaTask: A Task-aware Adaptive Learning Rate Approach to Multi-task Learning
von: Yang, Enneng, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Task Groupings Regularization: Data-Free Meta-Learning with Heterogeneous Pre-trained Models
von: Wei, Yongxian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FREE: Faster and Better Data-Free Meta-Learning
von: Wei, Yongxian, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Causal Negative Sampling via Diffusion Model for Out-of-Distribution Recommendation
von: Zhao, Chu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Task-Distributionally Robust Data-Free Meta-Learning
von: Hu, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Identifiability and Asymptotics in Learning Homogeneous Linear ODE Systems from Discrete Observations
von: Wang, Yuanyuan, et al.
Veröffentlicht: (2022)

A Unified and General Framework for Continual Learning
von: Wang, Zhenyi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Rethinking the Personalized Relaxed Initialization in the Federated Learning: Consistency and Generalization
von: Shen, Li, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Solving Continual Offline Reinforcement Learning with Decision Transformer
von: Huang, Kaixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Unified Modeling for Positive and Negative Preferences in Sign-Aware Recommendation
von: Liu, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CoRA: Collaborative Information Perception by Large Language Model's Weights for Recommendation
von: Liu, Yuting, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A-FedPD: Aligning Dual-Drift is All Federated Primal-Dual Learning Needs
von: Sun, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

FusionBench: A Unified Library and Comprehensive Benchmark for Deep Model Fusion
von: Tang, Anke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse Model Inversion: Efficient Inversion of Vision Transformers for Data-Free Applications
von: Hu, Zixuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Continual Learning on Graphs: Challenges, Solutions, and Opportunities
von: Zhang, Xikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Towards Understanding Generalization and Stability Gaps between Centralized and Decentralized Federated Learning
von: Sun, Yan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Continual Diffuser (CoD): Mastering Continual Offline Reinforcement Learning with Experience Rehearsal
von: Hu, Jifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning Multi-Agent Communication from Graph Modeling Perspective
von: Hu, Shengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Topology-aware Embedding Memory for Continual Learning on Expanding Networks
von: Zhang, Xikun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Dynamic Feedback Engines: Layer-Wise Control for Self-Regulating Continual Learning
von: Wu, Hengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Merging Multi-Task Models via Weight-Ensembling Mixture of Experts
von: Tang, Anke, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Continual Task Learning through Adaptive Policy Self-Composition
von: Hu, Shengchao, et al.
Veröffentlicht: (2024)