Förmågan att lära sig uppgifter på ett sekventiellt sätt är avgörande för utvecklingen av artificiell intelligens. Neurala nätverk är i allmänhet inte kapabla till detta och det har allmänt ansetts att katastrofal glömska är ett oundvikligt drag i anslutningsmodeller. Vi visar att det är möjligt att övervinna denna begränsning och utbilda nätverk som kan upprätthålla expertis om uppgifter som de inte har upplevt på länge. Vår strategi kommer ihåg gamla uppgifter genom att selektivt sakta ner inlärningen om de vikter som är viktiga för dessa uppgifter. Vi visar att vår strategi är skalbar och effektiv genom att lösa en uppsättning klassificeringsuppgifter baserat på MNIST hand skrivna siffror dataset och genom att lära flera Atari 2600 spel sekventiellt.
REF föreslog att man selektivt skulle bromsa inlärningen av vikter som är viktiga för gamla uppgifter.
Overcoming catastrophic forgetting in neural networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Medicine', 'Computer Science']}