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人工智能完整词典
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经验回放记忆
存储过去数据样本的缓冲内存，用于定期重新训练模型以对抗灾难性遗忘。该技术在整合新信息的同时，保持对历史知识的均衡表征。
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知识蒸馏
学习模型模仿先前专家模型输出的技术，以保留已获得的知识。该方法利用教师模型的软概率分布作为指导，以保留类别之间已学习的关系。
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渐进神经网络
一种架构，其中每个新任务拥有独立的神经元列，同时与先前列保持横向连接。该结构避免任务之间的直接干扰，同时允许知识迁移。
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增量任务学习
任务按顺序呈现且任务边界明确界定的学习场景。模型必须在所有已学习任务上表现良好，而无法同时访问所有任务的数据。
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增量类别学习
新类别逐步添加到分类系统中而无需重新暴露旧类别的范式。该方法模拟真实条件，即类别随时间动态演变。
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领域自适应
将源领域训练的模型调整以在目标领域有效执行的过程。增量自适应使模型能够逐步适应数据分布的变化。
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课程学习
按难度递增顺序呈现训练样本的序列策略，以优化收敛。自适应课程根据模型进展动态调整学习序列。
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突触正则化
在学习新信息时保护过去任务重要神经元连接的技术。该方法识别关键突触权重并施加惩罚，以保留其对先前性能的贡献。
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