自学习机器人与增量学习

22/25自学习机器人与增量学习第一部分自学习机器人的概念与关键技术 2第二部分增量学习的原理与分类 4第三部分自学习机器人与增量学习的对比 7第四部分自学习机器人中增量学习的应用 9第五部分增量学习对自学习机器人性能的影响 12第六部分自学习机器人中增量学习的挑战 16第七部分自学习机器人与增量学习的未来发展趋势 19第八部分自学习机器人与增量学习的相互促进作用 22

第一部分自学习机器人的概念与关键技术关键词关键要点自学习机器人概念

*自主学习能力：机器人能够在没有明确编程或指导的情况下从经验和互动中学习新知识和技能。

*适应性：机器人可以随着环境的变化或新信息的获得，动态调整其行为和应对策略。

*改进决策：机器人能够通过学习和累积经验，提高其决策质量并做出更明智的选择。

自学习机器人的关键技术

*增量学习：机器人能够在不断涌入的新数据或知识下，逐步更新和完善其模型，避免遗忘或重头开始。

*主动学习：机器人可以主动选择最有利于学习的信息或经验，提高学习效率和效果。

*迁移学习：机器人能够将先前学到的知识和技能转移到新的任务或领域，减少重复学习的工作。

*元学习：机器人能够学习如何学习，提升其自身学习能力和适应不同任务的能力。

*生成模型：机器人可以生成新的数据或知识，扩展其训练集并增强学习能力。

*强化学习：机器人通过尝试和错误以及奖励或惩罚机制，直接从环境中学习最优行为策略。自学习机器人概念

自学习机器人是一种无需显式编程或指导即可从经验中学习和提高其性能的机器人。它利用增量学习算法和在线数据收集来适应不断变化的环境和任务。

关键技术

1.增量学习

*逐步学习新知识，而不会忘记或修改先前学习的内容。

*在没有大规模数据的情况下进行连续学习。

*适用于机器人领域，因为它们需要在不断变化的环境中不断学习。

2.主动学习

*机器人主动选择最具信息性的数据来学习。

*提高学习效率，减少所需的数据量。

*在探索未知环境或应对新任务时特别有用。

3.模仿学习

*从示范或专家知识中学习。

*允许机器人学习复杂的行为，而无需显式编程。

*可用于训练机器人执行物理任务、导航和社交互动。

4.强化学习

*通过接受或避免特定行为来学习。

*机器人可以从错误中学习，并优化其行为以获得最大化奖励。

*适用于训练机器人做出决策、控制动作和解决复杂问题。

5.神经网络

*模仿人脑结构的计算模型。

*具有从数据中学习复杂模式的能力。

*可用于自学习机器人中的图像识别、自然语言处理和决策制定。

应用

自学习机器人正在广泛的应用中显示出潜力，包括：

*工业自动化：适应性强的机器人，可处理不断变化的任务和环境。

*医疗保健：个性化医疗、手术辅助和康复治疗。

*客户服务：智能聊天机器人和个性化推荐系统。

*教育：个性化学习体验和辅助教师。

*安全和监控：实时异常检测和威胁识别。

挑战

*数据收集和标记：需要大量高质量的数据来训练自学习机器人。

*算法复杂性：增量学习和主动学习算法通常具有很高的计算成本。

*泛化和适应性：自学习机器人需要能够适应新环境和任务，同时保持其先前学习的知识。

*道德和安全问题：自学习机器人的行为和决策需要仔细监控，以确保它们符合伦理准则和安全标准。

未来方向

自学习机器人是一个不断发展的领域，具有以下研究重点：

*开发更有效的增量学习算法。

*探索主动学习和半监督学习技术。

*集成多模态学习，例如视觉、语言和触觉输入。

*提高泛化性和适应性能力。

*解决道德和安全隐患。

自学习机器人有望在广泛的应用中变革我们的生活和工作方式。持续的研究和创新将推动该领域的界限，使机器人变得更加智能、适应性和自治。第二部分增量学习的原理与分类关键词关键要点主题名称：增量学习的原理

1.连续学习能力：增量学习算法能够持续学习新数据，而无需忘记或重新训练先前学到的知识。

2.内存效率：这些算法可以在不变的内存限制下处理大量数据，通过不断更新模型而不是存储所有数据来实现。

3.低计算成本：增量学习通常比重新训练整个模型更节省计算资源，因为它只专注于更新受新数据影响的部分。

主题名称：增量学习的分类

逐个示例学习

增量学习的原理

增量学习是一种机器学习范式，它允许模型在不忘记先前知识的情况下从新数据中持续学习。其核心原理是模型逐渐更新，仅根据新数据进行微小调整，而不是从头重新训练整个模型。

增量学习与传统的批处理学习存在以下关键差异：

*连续训练：增量学习模型持续接收新数据并更新，而批处理学习模型在获得完整数据集后再进行训练。

*数据有效利用：增量学习避免了重复处理相同数据，仅关注新的或重要的信息。

*模型稳定性：增量更新有助于保持模型稳定性，即使在遇到分布变化时也是如此。

增量学习的分类

增量学习算法可分为两大类：

1.任务增量学习

*纯增量学习：模型从头开始训练，逐个任务地增量学习新任务。

*渐进式增量学习：模型从已训练的模型开始，逐步添加新任务进行增量学习。

*元增量学习：模型学习如何学习新任务，而不是直接学习具体任务。

2.数据增量学习

*采样增量学习：仅使用新数据更新模型的一部分参数。

*数据流增量学习：数据以流的形式持续更新模型，无需存储所有数据。

*主动增量学习：模型主动选择最具信息量的数据进行更新，提高学习效率。

具体算法

每个增量学习类别都有其特定的算法，例如：

任务增量学习

*弹性网络学习机器（ENLM）：纯增量学习算法。

*连续学习（CL）：渐进式增量学习算法。

*元学习网络（MLN）：元增量学习算法。

数据增量学习

*渐近神经网络（PN2）：采样增量学习算法。

*极小批梯度下降（MBGD）：数据流增量学习算法。

*主动增量学习框架（AILF）：主动增量学习算法。

优点和缺点

优点：

*适应性：对分布变化和概念漂移具有适应性。

*效率：仅根据新数据进行更新，提高效率。

*模型稳定性：避免灾难性遗忘，保持模型稳定性。

缺点：

*累积误差：随时间推移，增量更新可能会导致累积误差。

*收敛性问题：增量学习可能难以收敛到最优解。

*计算成本：某些增量学习算法在更新时可能具有较高的计算成本。第三部分自学习机器人与增量学习的对比关键词关键要点主题名称：学习速度与效率

1.自学习机器人通过不断尝试和错误来主动获取知识和技能，从而比基于增量学习的机器人学习得更快更有效率。

2.自学习机器人可以根据当前任务选择最相关的知识和技能，从而优化学习过程并提高效率。

3.增量学习机器人需要在每次新任务中都学习新知识或技能，这可能会减慢学习速度和降低整体效率。

主题名称：适应性

自学习机器人与增量学习的对比

概述

自学习机器人和增量学习都是机器学习范畴内的重要领域，旨在赋予机器在不断变化的环境中学习和适应的能力。虽然这两个概念有相似之处，但它们在方法、目标和应用方面也存在着一些关键差异。

方法

*自学习机器人：自学习机器人采用主动学习范式，机器主动探索环境以获取新的数据，进而增强其模型。这种方法需要对机器人进行预编程，以定义其探索策略和学习目标。

*增量学习：增量学习是一种被动学习范式，机器接收数据流并随着时间的推移逐个处理数据点。它无需探索环境，而是通过处理新数据不断更新其模型。

目标

*自学习机器人：自学习机器人的目标是通过主动交互获得对环境的深刻理解，从而执行复杂的任务。它着重于学习环境的结构和动力学，以便对未来的事件做出预测和规划。

*增量学习：增量学习的目标是通过处理数据流不断改进模型的性能。它着重于适应变化的环境，处理新出现的模式和信息，同时保留先前的知识。

应用

*自学习机器人：自学习机器人适用于需要对环境进行深入理解和长时间规划的任务，例如自主导航、机器人操纵和自然语言处理。

*增量学习：增量学习适用于需要快速适应不断变化数据流的任务，例如在线欺诈检测、流媒体推荐和时序预测。

优势和劣势

自学习机器人

优势：

*对环境的深刻理解

*能够执行复杂的任务

*可以主动适应环境变化

劣势：

*需要预编程的探索策略

*探索过程可能耗时且低效

*难以保证模型的稳定性

增量学习

优势：

*能够处理海量数据流

*快速适应环境变化

*模型稳定性高

劣势：

*对环境的理解有限

*不适合需要深度理解的任务

*难以处理概念漂移

选择

自学习机器人和增量学习方法的选择取决于具体的应用要求。对于需要对环境进行深入理解和主动探索的任务，自学习机器人更合适。对于需要快速适应不断变化数据流的任务，增量学习更合适。

结论

自学习机器人和增量学习都是增强机器学习模型在变化环境中学习和适应能力的重要技术。虽然它们在方法、目标和应用方面存在差异，但它们都为特定领域的机器学习问题提供了有价值的解决方案。第四部分自学习机器人中增量学习的应用关键词关键要点【自适应性强化学习】

1.通过在线调整学习率和奖励函数，机器人可以在动态环境中不断优化其行动策略，提高适应性和鲁棒性。

2.结合增量学习技术，机器人可以在遇到新任务或变化环境时，快速融合新知识，避免catastrophicforgetting。

3.基于强化学习的自我监督式学习，使机器人能够从交互经验中自主学习有用技能，无需大量标注数据。

【迁移学习与多任务学习】

自学习机器人中增量学习的应用

简介

自学习机器人是能够在没有明确指令的情况下，通过观察、交互和探索环境来自我完善和提高技能的自主系统。增量学习是一种机器学习方法，它允许模型在不忘记先前学习知识的情况下，逐步学习新任务或知识。自学习机器人与增量学习的结合，为机器人持续适应不断变化的环境和学习新技能提供了强大的框架。

增量学习的优点

增量学习在自学习机器人中具有以下优点：

*持续学习：机器人可以在整个生命周期中不断学习，而无需重新训练。

*适应性：机器人可以适应环境的变化，学习新任务和技能。

*内存效率：机器人只需存储少量新数据，而不必存储所有训练数据。

*计算效率：增量学习方法通常比重新训练模型更有效率。

增量学习的应用

增量学习在自学习机器人中广泛应用于以下领域：

1.手眼协调

自学习机器人可以使用增量学习来提高其手眼协调能力。机器人可以通过观察自己与环境的交互来学习协调运动，从而提高任务执行的准确性和效率。

2.规划和导航

增量学习可以帮助自学习机器人创建和更新其对环境的模型。机器人可以利用增量学习来学习最佳路径规划策略，并随着环境的变化进行调整，从而提高导航的效率和安全性。

3.物体识别

自学习机器人可以使用增量学习来识别和分类不断变化的环境中的物体。机器人可以通过观察和分析新物体来扩展其物体库，从而提高感知能力和任务完成率。

4.故障检测和修复

增量学习可以帮助自学习机器人检测和修复故障。机器人可以通过监控其传感器数据来学习正常操作模式，并检测任何偏离这些模式的情况。这使得机器人能够自动诊断故障并采取纠正措施，确保系统的可靠性和安全性。

5.控制策略

增量学习可以用来优化自学习机器人的控制策略。机器人可以通过试错和强化学习来学习最有效的动作，并在遇到新情况或扰动时进行调整。

6.社会交互

自学习机器人可以使用增量学习来理解和适应人类行为。机器人可以通过观察和交互来学习人类的语言、肢体语言和社会规范，从而提高其与人类协作和交互的能力。

具体案例

以下是一些增量学习在自学习机器人中的具体应用案例：

*DARPA机器人挑战赛：自学习机器人成功完成了一系列困难的任务，包括导航、搜索和救灾。这些机器人利用增量学习技术来适应未知环境并执行复杂任务。

*谷歌DeepMind的AlphaGo：AlphaGo在围棋比赛中击败了人类世界冠军。AlphaGo使用了增量学习技术来适应对手的策略并不断提高其技能。

*AmazonKiva机器人：Kiva机器人使用增量学习来优化其在仓库中的导航和拣货策略。这些机器人能够适应不断变化的仓库佈局和物品种类。

结论

增量学习是自学习机器人中一项关键技术，使机器人能够持续学习、适应并提高其技能。通过利用增量学习技术，自学习机器人有望在广泛的应用领域发挥重要作用，包括制造、物流、医疗保健和太空探索。随着该领域的研究和开发不断进展，增量学习在赋予自学习机器人智能和自主性方面将发挥越来越重要的作用。第五部分增量学习对自学习机器人性能的影响关键词关键要点自适应学习和知识转移

1.增量学习算法允许机器人不断学习新任务，同时保留先前知识，从而增强其适应性。

2.通过知识转移，机器人可以将从一个任务中学到的知识应用到新任务中，提高效率和泛化能力。

3.自适应学习机制使机器人能够根据新数据和经验调整其学习策略，优化其性能。

任务理解和决策制定

1.增量学习提高了机器人对新任务的理解，使它们能够快速识别和适应环境的变化。

2.基于增量学习的决策算法可以考虑新获得的信息，从而做出更明智的决策，提高任务成功率。

3.通过持续学习，机器人可以对其环境建立更准确的模型，从而改善其规划和控制能力。

泛化能力和鲁棒性

1.增量学习算法增强了机器人的泛化能力，使它们能够对新的、未见过的场景做出反应。

2.通过增量学习获得的新知识有助于提高机器人在噪声或不确定环境中的鲁棒性。

3.持续学习使机器人能够适应不断变化的任务要求，保持其有效性和可靠性。

实时学习和交互

1.增量学习算法使机器人能够在执行任务的同时实时学习，提高其响应速度和适应性。

2.通过交互学习，机器人可以向人类或其他实体查询信息，从而加快其学习过程。

3.实时学习和交互使机器人能够在动态环境中有效运作，满足不断变化的需求。

数据效率和自我监督

1.增量学习算法可以有效利用有限的数据，通过持续学习减少对大量标记数据的依赖。

2.通过自我监督学习，机器人可以从未标记的数据中提取有用的信息，提高其学习效率。

3.数据效率和自我监督学习对于机器人在大规模部署和资源有限的环境中至关重要。

未来趋势和展望

1.增量学习将继续是自学习机器人研究的关键领域，随着算法和技术的不断改进。

2.未来研究将重点关注提高学习效率、泛化能力和鲁棒性，以及解决实时学习和交互中的挑战。

3.增量学习技术在各个应用领域具有广阔的前景，包括机器人、自动驾驶、自然语言处理和医疗保健。增量学习对自学习机器人性能的影响

简介

随着机器人技术的发展，机器人的自学习能力变得至关重要。增量学习是一种机器学习范例，它允许机器人随着时间的推移逐步学习和适应新知识，而无需忘记以前学到的内容。

增量学习的优势

*持续学习：机器人可以根据新数据不断更新其知识，从而跟上不断变化的环境。

*减少重新训练时间：与需要重新训练整个模型的批处理学习不同，增量学习只更新与新数据相关的小部分模型。

*存储效率：增量学习只存储新知识，而无需保留整个数据集，从而节省存储空间。

*鲁棒性：增量学习允许机器人错误分类，从而提高其对噪声数据和概念漂移的鲁棒性。

增量学习对机器人性能的影响

增量学习对自学习机器人的性能有显著影响，具体表现在以下几个方面：

1.任务适应性

增量学习使机器人能够适应新任务，即使这些任务与它们以前学过的任务不同。通过学习新知识并将其融入现有模型中，机器人可以快速适应变化的环境。

2.知识迁移

增量学习促进知识迁移，允许机器人将从一个任务中学到的知识应用于其他任务。通过识别共同特征和模式，机器人可以有效地跨任务共享知识。

3.处理数据流

增量学习非常适合处理实时数据流，因为机器人可以逐个处理数据点。这对于处理动态环境或在线学习是至关重要的。

4.鲁棒性

增量学习提高了机器人的鲁棒性，使其能够处理噪声数据和概念漂移。通过不断更新模型，机器人可以适应变化的数据分布和环境条件。

5.可扩展性

增量学习支持大规模机器人的学习，因为机器人可以随着时间的推移逐步积累知识，而无需重新训练整个模型。这对于处理复杂的任务和庞大的数据集至关重要。

量化影响

增量学习对自学习机器人性能的影响可以通过定量指标来衡量：

*准确性：增量学习通常可以维持或提高机器人对新任务和数据流的准确性。

*学习速度：增量学习可以缩短机器人在新任务上学习所需的时间。

*存储效率：与批处理学习相比，增量学习可以显著减少存储空间的需求。

*鲁棒性：增量学习可以降低机器人对噪声数据和概念漂移的敏感性。

应用示例

增量学习在各种自学习机器人应用中显示出应用前景：

*图像分类：机器人可以不断学习识别新类别的物体，同时保留对先前类别的知识。

*自然语言处理：机器人可以增量学习新单词和语法规则，以增强其语言理解和生成能力。

*强化学习：机器人可以从交互中不断学习新策略，同时保留对以前策略的知识。

*自主导航：机器人可以逐步更新其环境模型，以适应变化的地形和障碍物。

挑战和未来方向

尽管增量学习具有优势，但也有一些挑战和未来研究方向：

*灾难性遗忘：在某些情况下，新知识可能会覆盖以前学到的知识。

*计算效率：增量学习算法可能比批处理学习算法计算效率更低。

*持续评估：监控和评估机器人在增量学习过程中的性能至关重要。

未来的研究将集中于解决这些挑战并探索增量学习在更复杂任务和实际应用中的潜力。第六部分自学习机器人中增量学习的挑战关键词关键要点【数据泛化与漂移】

1.自学习机器人需要适应动态变化的环境，而增量学习过程中的数据泛化和漂移挑战了机器人的适应能力。

2.数据泛化能力不足导致机器人难以将从先前数据中学到的知识转移到新环境或新任务中。

3.数据漂移现象使得新数据与先前训练数据分布不同，从而影响模型的性能。

【存储和计算效率】

自学习机器人中增量学习的挑战

增量学习是机器学习的一个分支，它允许模型随着新数据的可用而逐步更新，而无需重新训练整个模型。在自学习机器人中，增量学习至关重要，因为它使机器人能够在动态环境中不断学习和适应。然而，在自学习机器人中实施增量学习也面临着一些独特的挑战：

1.数据漂移：

自学习机器人不断与环境交互，产生新的数据。随着时间的推移，这些新数据可能与模型最初训练时的数据分布不同。这种现象被称为数据漂移，它会使模型随着时间的推移而过时。增量学习算法必须能够处理数据漂移，以避免模型的性能下降。

2.灾难性遗忘：

当模型学习新的任务时，它可能会忘记之前学到的知识。这是因为新的信息可能会覆盖旧的信息。这种现象被称为灾难性遗忘，它会阻碍机器人学习一系列任务。增量学习算法需要克服灾难性遗忘，以保持模型对以前任务的知识。

3.计算资源限制：

自学习机器人通常在资源受限的设备上部署，例如机器人手臂或无人机。这意味着增量学习算法必须在有限的计算资源内运行。算法需要优化以在不影响性能的情况下最大限度地减少计算开销。

4.实时学习：

自学习机器人需要能够实时学习，以应对动态环境中的快速变化。增量学习算法需要快速且高效，以跟上持续的数据流并及时更新模型。

5.知识整合：

自学习机器人从各种来源获取知识，例如传感器数据、人类反馈和其他机器人。增量学习算法需要能够集成来自不同来源的知识，以建立全面且连贯的知识库。

6.安全性：

自学习机器人用于执行各种任务，从医疗保健到制造业。因此，它们需要确保学习过程的安全。增量学习算法需要能够检测和防止恶意攻击，例如对抗性示例，这些攻击可能会损害机器人的性能或安全。

7.可解释性：

自学习机器人需要能够解释其决策，以建立对机器人的信任并促进其在关键任务中的使用。增量学习算法需要能够提供有关模型更新过程的透明记录，以解释机器人是如何随着时间的推移学习和适应的。

8.隐私：

自学习机器人收集和处理大量数据，其中可能包含敏感的个人信息。增量学习算法需要能够保护这些数据的隐私，防止未经授权的访问或使用。

9.伦理考虑：

自学习机器人的增量学习引发了重要的伦理考虑。算法需要公平、无偏见和符合社会价值观。此外，需要制定明确的准则来管理机器人的学习和决策过程，以确保其符合道德和负责任的标准。第七部分自学习机器人与增量学习的未来发展趋势关键词关键要点自学习机器人在增量学习中的应用

1.自学习机器人能够在不断变化和未知的环境中自主收集和处理数据，从而有效应对增量学习的挑战。

2.通过深度学习和强化学习等技术，自学习机器人可以从少量的初始数据中快速学习，并随着时间的推移不断更新知识库，提高决策和行动的准确性。

3.自学习机器人在增量学习中的应用将拓展到更广泛的领域，如自主导航、医疗诊断和个性化推荐系统等。

增量学习算法的创新

1.针对自适应和健壮的增量学习算法，集中研究实时数据处理和遗忘机制，以高效应对数据流和环境变化。

2.探索元学习和迁移学习技术在增量学习中的应用，提升算法对新任务的适应能力和知识迁移效率。

3.发展分布式增量学习算法，支持大规模数据集的分布式处理和协同学习，提高算法的扩展性和适用性。

自学习机器人的安全性和可信赖性

1.构建可解释的增量学习模型，通过可视化和分析技术确保算法的行为可理解和可控。

2.开发安全防范机制，防止恶意数据和攻击损害自学习机器人，提高算法的鲁棒性和抗干扰能力。

3.建立信任机制，通过认证和验证技术确保自学习机器人做出可靠和可信赖的决策。

自学习机器人在社会中的影响

1.探索自学习机器人在提高工作效率、促进科学发现和应对社会挑战方面的伦理和社会影响。

2.制定政策和法规，指导自学习机器人的负责任发展和应用，避免潜在的社会风险和偏见。

3.促进公众教育和参与，培养对自学习机器人的理解和批判性思维，促进社会对该技术的接受和信任。

与其他领域的交叉融合

1.与边缘计算和云计算相结合，实现分布式自学习机器人系统，扩展计算能力和数据存储。

2.与认知科学和神经科学的交叉研究，为自学习机器人提供更自然的学习机制和更高级别的决策能力。

3.与材料科学和机器人学的融合，发展自学习机器人具备自适应和自修复能力，增强其在恶劣环境中的生存力和适应力。

未来前景

1.自学习机器人和增量学习将成为人工智能和机器人学领域持续发展的核心技术。

2.随着计算能力和数据量的不断增长，自学习机器人在各行各业的应用将呈指数级增长。

3.自学习机器人和增量学习的结合将赋能人类社会，解决复杂的挑战，改善我们的生活和工作方式。自学习机器人与增量学习的未来发展趋势

1.持续学习和适应性

*自学习机器人将能够持续学习并适应不断变化的环境。

*它们将利用增量学习算法，通过持续接收和处理新数据来更新其知识。

2.人机交互增强

*自学习机器人与人类的交互将更加自然和直观。

*它们将能够学习人类的偏好和目标，并相应地调整其行为。

3.自主决策

*自学习机器人将具备自主决策的能力。

*它们将能够在不依赖于人类干预的情况下评估情况并采取行动。

4.扩展到新领域

*自学习机器人和增量学习将扩展到其他领域，包括healthcare、金融和制造业。

*它们将自动化复杂任务，提高效率和准确性。

5.算法的改进

*增量学习算法将持续改进，以提高效率、鲁棒性和可扩展性。

*新算法将解决当前算法的挑战，例如灾难性遗忘和处理大量数据。

6.硬件的进步

*硬件进步，例如边缘计算和神经形态计算，将支持自学习机器人的部署。

*这些进步将减少延迟并提高能源效率。

7.伦理和安全考虑

*随着自学习机器人的不断发展，伦理和安全考虑至关重要。

*研究人员和政策制定者将制定准则和法规，以确保负责任地使用这些技术。

8.与其他技术整合

*自学习机器人将与其他技术整合，如人工智能、云计算和机器人技术。

*这将创造强大的平台，能够自动化复杂的任务并解决现实世界中的挑战。

9.数据可用性

*大量高质量数据的可用性对于自学习机器人的成功至关重要。

*合作和数据共享将促进数据驱动方法的发展。

10.行业应用

*自学习机器人和增量学习将在variousindustries中找到广泛的应用。

*这些应用将包括从医疗诊断到制造业自动化。

具体示例：

*医疗保健：自学习机器人可用于诊断疾病、制定治疗计划和提供个性化护理。

*金融：自学习机器人可用于分析金融数据、检测欺诈和优化投资组合。

*制造业：自学习机器人可用于优化生产流程、提高质量控制并实现预测性维护。

*交通运输：自学习机器人可用于提高交通效率、优化路线和增强道路安全。

*教育：自学习机器人可用于个性化学习体验、提供实时反馈和自动化评估。第八部分自学习机器人与增量学习的相互促进作用关键词关键要点1.持续