記者4月3日從中國科學院沈陽自動化研究所了解到，依托于該所的機器人學國家重點實驗室提出了一種連續多視角任務學習算法，可以讓機器人更快地認知不同世界，有效解決了目前大部分多視角任務學習模型不能滿足機器人快速學習新任務的問題。

　　據該實驗室科研人員介紹，目前，多視角多任務學習在機器學習和計算機視覺領域已得到廣泛應用，然而在諸多實際場景中，當多視角學習任務按序列順序到來時，重新訓練以前的任務在這種終身學習場景中會產生較高的存儲需求和計算成本。 

　　為應對這一挑戰，科研人員在該研究中提出了一種集成了深度矩陣分解和稀疏子空間學習的連續多視角任務學習算法，這種深度連續多視角任務學習不僅能讓機器人實現較高的認知準確率，同時還能保持較高的學習效率。

　　編輯 : 王眾心

　　記者 : 王笑梅