使用注意力学习而不遗忘的学习

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

利用元学习方法增强连续学习的能力，通过在模型参数之间学习复杂关系来生成有效的更新，以避免灾难性遗忘并优化前向和后向迁移。

本文提出了一种自动连续学习的方法，通过训练自指神经网络来解决传统神经网络学习算法中的上下文灾难性遗忘问题。ACL在Split-MNIST基准测试上表现优于手工设计的算法，实现了持续学习多个少样本和标准图像分类数据集的目标。

Split-MNIST 上下文灾难性遗忘问题 少样本分类 自动连续学习 自指神经网络
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