段階的学習

既存のロボット学習システムに新しい知識(タスク、物体、環境)を追加することで、完全な再学習を行わないことです。段階的学習方法は可塑性(新しいことを学ぶ能力)と安定性(古い知識を保持する能力)のバランスを取る必要があります。実際には、ロボットの段階的学習は慎重なデータセット管理、正則化、およびモジュール設計を含みます。

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