AI 词汇表
人工智能完整词典
持续元学习
一种学习范式，将元学习原理与持续学习的约束相结合，以优化模型对新任务的适应能力，同时不遗忘先前知识。
元梯度优化
一种利用梯度的梯度来动态调整模型优化参数的技术，在持续学习过程中提高模型的适应能力。
持续MAML
模型无关元学习的扩展版本，专为持续学习场景设计，使模型能够快速适应新任务，同时保持对旧任务的性能。
持续Reptile算法
适应持续学习的Reptile算法变体，使用双层优化来维持一个对连续任务序列最优的初始化点。
情景记忆元学习
一种架构，将情景记忆用于存储过去任务的样本，并结合元学习机制来优化这些知识在新任务中的有效重用。
持续快速适应
模型使用少量样本快速适应新数据分布的能力，同时在连续任务序列中保持这种能力。
持续元优化器
一种神经网络或算法，在持续学习环境中学习优化另一个模型的权重，自身也能适应任务分布的变化。
基于梯度的持续元学习
一种专门为应对持续学习挑战而设计的基于梯度的元学习方法，包含避免灾难性遗忘的机制。
持续元强化学习
将元学习原理应用于持续强化学习的框架，使智能体能够在变化的环境中学习如何有效学习。
持续元知识
对模型所学元知识进行结构化存储和组织，在终身学习背景下促进向新任务的迁移和适应。
元优化迁移学习
一种迁移学习技术，其中迁移策略本身通过元学习进行优化，以在持续学习场景中最大化效率。
灾难性遗忘元策略
通过元学习获得的一组技术，用于预防或减轻灾难性遗忘，根据任务特征动态调整正则化和巩固机制。
持续元特征学习
持续学习元信息特征的过程，这些特征捕捉连续任务之间的关系，促进向相似新任务的快速适应。
持续元正则化
一种正则化机制，其参数本身通过元学习来学习，以动态适应持续学习中的知识保持需求。
持续分层元学习
多层次架构，其中不同层次学习不同的元抽象，在持续背景下优化对任务内变化和任务间变化的适应。
持续多任务元学习
一种同时优化多个任务性能的方法，同时学习元知识以促进在持续流中快速获取新任务。
持续元表征学习
学习潜在表征，这些表征经过优化，能够快速适应新任务，同时保持对累积知识的适用性。
持续元课程学习
一种方法，其中学习课程本身通过元学习进行优化，以在持续学习环境中最大化技能获取的效率。