Detta papper utvecklar variations fortlöpande lärande (VCL), en enkel men allmän ram för kontinuerligt lärande som sammansmälter online variations inference (VI) och senaste framsteg i Monte Carlo VI för neurala nätverk. Ramverket kan framgångsrikt träna både djupa diskriminativa modeller och djupa generativa modeller i komplexa kontinuerliga inlärningsmiljöer där befintliga uppgifter utvecklas med tiden och helt nya uppgifter uppstår. Experimentella resultat visar att variationsbeständigt lärande överträffar toppmoderna kontinuerliga inlärningsmetoder på en mängd olika uppgifter och undviker katastrofal glömska på ett helt automatiskt sätt.
Variational Continual Learning (VCL) REF-fraser problemet med fortlöpande lärande som Bayesian inference.
Variational Continual Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}