融合神经启发的适应性在人工智能中持续学习
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过建立一个稳定性与可塑性均衡、具有多个学习模块的学习系统，我们提出了一种通用方法，可以适度减弱旧记忆在参数分布中的影响，以提高学习可塑性，并通过协调多学习者架构确保解决方案的兼容性。经过大量的理论和实证验证，我们的方法不仅明显提高了持续学习的性能，尤其是在任务增量设置中超过了突触正则化方法，还可能推进神经适应机制的理解，成为推动人工智能和生物智能共同进步的新范例。
通过建立稳定性与可塑性均衡的学习系统，提出了一种通用方法，可以提高学习可塑性并确保解决方案的兼容性。经过验证，该方法在持续学习和任务增量设置中表现出色，推进了神经适应机制的理解。
