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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
Revisiting Weight Regularization for Low-Rank Continual Learning
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QCL-IDS: Quantum Continual Learning for Intrusion Detection with Fidelity-Anchored Stability and Generative Replay
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Task-Agnostic Continual Learning for Chest Radiograph Classification
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Energy-Aware Spike Budgeting for Continual Learning in Spiking Neural Networks for Neuromorphic Vision
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Backdoor Attacks on Contrastive Continual Learning for IoT Systems
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Continual Learning for non-stationary regression via Memory-Efficient Replay
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Learning to Continually Learn via Meta-learning Agentic Memory Designs
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SAILS: Segment Anything with Incrementally Learned Semantics for Task-Invariant and Training-Free Continual Learning
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One-Prompt Strikes Back: Sparse Mixture of Experts for Prompt-based Continual Learning
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HiCL: Hippocampal-Inspired Continual Learning
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Towards Long-Lived Robots: Continual Learning VLA Models via Reinforcement Fine-Tuning
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MePo: Meta Post-Refinement for Rehearsal-Free General Continual Learning
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Multi-Level Feature Fusion for Continual Learning in Visual Quality Inspection
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Degradation of Feature Space in Continual Learning
Arxiv
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Continual-MEGA: A Large-scale Benchmark for Generalizable Continual Anomaly Detection
Arxiv
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参考链接
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