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人工智能完整词典
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持续元学习
结合元学习和持续学习原则的混合方法，使模型能够获取新技能同时保留先前学到的知识。
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元重放缓冲区
自适应缓冲区，根据元信息选择性存储过去的经验，以优化未来的持续学习。
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任务无关持续学习
学习场景中，模型必须在推理时在所有学到的任务上表现，而不需要知道当前任务的标识。
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持续适应
元学习模型动态适应新数据分布的能力，无需完全重新训练。
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记忆突触
受神经启发的机制，使神经元连接能够选择性保留先前任务的相关信息。
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持续元优化
持续优化超参数和元参数的过程，以保持稳定性和可塑性之间的最佳平衡。
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任务分布偏移
持续学习过程中任务分布的渐进或突然变化，需要元认知适应。
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元持续学习
元学习本身以持续方式进行的正式框架，随时间调整快速学习能力。
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Lifelong Meta-Learning
终身元学习的长期愿景，旨在开发能够在整个操作生命周期中持续学习如何学习的系统。
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Continual Transfer Learning
在任务之间进行顺序知识迁移，模型学习如何将学到的表征有效地泛化到新情境中。
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Meta-Knowledge Distillation
将在持续学习过程中获得的元知识压缩到更紧凑模型中的过程，且不损失性能。
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