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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
AI Autonomy : Self-Initiated Open-World Continual Learning and Adaptation
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A baseline on continual learning methods for video action recognition
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Regularizing Second-Order Influences for Continual Learning
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Adapter Learning in Pretrained Feature Extractor for Continual Learning of Diseases
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Continual Learning from Demonstration of Robotics Skills
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TemporalWiki: A Lifelong Benchmark for Training and Evaluating Ever-Evolving Language Models
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ECG-CL: A Comprehensive Electrocardiogram Interpretation Method Based on Continual Learning
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Asynchronous Federated Continual Learning
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Knowledge Accumulation in Continually Learned Representations and the Issue of Feature Forgetting
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PIVOT: Prompting for Video Continual Learning
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I2I: Initializing Adapters with Improvised Knowledge
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Continual Learning of Multi-modal Dynamics with External Memory
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A Simple Baseline that Questions the Use of Pretrained-Models in Continual Learning
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Exploring Continual Learning of Diffusion Models
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Real-Time Evaluation in Online Continual Learning: A New Hope
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参考链接
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