【摘 要】
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近些年来,机器学习在各个领域表现突出,但并不完美,灾难性遗忘的问题仍然是阻碍机器学习模型适用于复杂环境的巨大障碍,持续学习要求学习模型具备六种能力来解决上述问题。文章总结了近几年来持续学习模型的研究进展,根据模型利用不同的方法分为以下四种类型:正则化方法、回放技术、优化约束和调整结构,四种方法针对持续学习对模型的要求进行不同方面的优化,文章对每类方法的经典模型进行详细研究,探索每种模型避免灾难性遗
【机 构】
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第十届中国指挥控制大会论文集（上册）
【出 处】
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第十届中国指挥控制大会论文集（上册）
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近些年来,机器学习在各个领域表现突出,但并不完美,灾难性遗忘的问题仍然是阻碍机器学习模型适用于复杂环境的巨大障碍,持续学习要求学习模型具备六种能力来解决上述问题。文章总结了近几年来持续学习模型的研究进展,根据模型利用不同的方法分为以下四种类型:正则化方法、回放技术、优化约束和调整结构,四种方法针对持续学习对模型的要求进行不同方面的优化,文章对每类方法的经典模型进行详细研究,探索每种模型避免灾难性遗忘使用的技术。另外,文章研究了基于持续学习经典模型衍生出的新模型和算法,概述了模型在机器学习各个领域的应用情况和取得的进展,并对比了各个模型之间的优缺点,研究持续学习的未来发展的方向。
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