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持续学习(continuallearning,CL) 是 模 拟 大 脑 学 习 的 过 程,按 照 一 定 的 顺 序 对 连 续 非 独 立 同 分 布 的 (independentlyandidenticallydistributed,IID)流数据进行学习,进而根据任务的执行结果对模型进行 增量式更新．持续学习的意义在于高效地转化和利用已经学过的知识来完成新任务的学习,并且能够极 大程度地降低遗忘带来的问题．连续学习研究对智能计算系统自适应地适应环境改变具有重要的意义
Information-Theoretic Generalization Bounds of Replay-based Continual Learning
Arxiv
0+阅读 · 1月6日
From Continual Learning to SGD and Back: Better Rates for Continual Linear Models
Arxiv
0+阅读 · 1月1日
Multi-Level Feature Fusion for Continual Learning in Visual Quality Inspection
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Arxiv
0+阅读 · 1月2日
Breaking Data Silos: Towards Open and Scalable Mobility Foundation Models via Generative Continual Learning
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月29日
The World Is Bigger! A Computationally-Embedded Perspective on the Big World Hypothesis
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月29日
Merge before Forget: A Single LoRA Continual Learning via Continual Merging
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月28日
M2RU: Memristive Minion Recurrent Unit for On-Chip Continual Learning at the Edge
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月26日
Dynamic Feedback Engines: Layer-Wise Control for Self-Regulating Continual Learning
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月25日
LibContinual: A Comprehensive Library towards Realistic Continual Learning
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月26日
Overcoming Growth-Induced Forgetting in Task-Agnostic Continual Learning
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月22日
DTCCL: Disengagement-Triggered Contrastive Continual Learning for Autonomous Bus Planners
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月22日
Exploiting Task Relationships in Continual Learning via Transferability-Aware Task Embeddings
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月24日
Adjusting Model Size in Continual Gaussian Processes: How Big is Big Enough?
Arxiv
0+阅读 · 2025年12月19日
SuRe: Surprise-Driven Prioritised Replay for Continual LLM Learning
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月27日
Path-Coordinated Continual Learning with Neural Tangent Kernel-Justified Plasticity: A Theoretical Framework with Near State-of-the-Art Performance
Arxiv
0+阅读 · 2025年11月3日
参考链接
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