摘要：核终生学习，文章将核连续学习描述为一个变分推理问题，其中包含一个随机傅里叶基作为潜变量。从每个任务的核心集推断出随机傅里叶基上的变分后验分布。通过这种方式，能够生成特定于每个任务的更多信息内核，更重要的是，可以减少核心集的大小以实现更紧凑的内存，从而实现基于情景记忆的更高效的连续学习。对四个基准的广泛评估证明了内核用于持续学习的有效性和前景。 阅读全文