Kontinuierliches Lernen

Katastrophale Interferenz bezieht sich auf die Herausforderung in neuronalen Netzwerken, bei der neues Lernen zuvor erworbenes Wissen stört.

Elastische Gewichtskonsolidierung hilft neuronalen Netzwerken, altes Wissen beizubehalten, wenn sie neue Aufgaben erlernen.

Ein unabhängiges Inkrement ist eine Methode in der KI, bei der ein Modell aus neuen Daten lernt, ohne das vorherige Wissen zu beeinflussen.

Online-Anpassung bezieht sich auf Echtzeit-Änderungen von KI-Modellen basierend auf neuen Daten oder Umweltveränderungen ohne erneutes Training.