awesome-lifelong-continual-learning:终身持续机器学习领域的论文，博客，数据集和软件列表-源码

很棒的持续学习/很棒的终身学习 持续学习的目的是让机器复制类似于人类的学习，使他们能够依次学习新的任务和观察结果，同时仍然能够保留从过去的经验中获得的知识。 以下是终身/连续/顺序/增量式机器学习领域的论文，博客，数据集和软件的列表。 内容 文件 理论与调查 基于梯度的神经网络中灾难性遗忘的实证研究。 （2013） 谈论神经网络中的遗忘问题和使用辍学的优势 连接主义网络中的灾难性干扰：顺序学习问题。 （1989） 最早的一篇介绍学习模块中遗忘概念的论文 神经网络的持续终身学习：回顾（2018年） 详尽的调查论文，介绍了持续学习或终生学习的不同方法 使记忆持久：突触标记和捕获假设。 （2011） 突触学习的神经科学观点 自组织神经模式识别机器的大规模并行体系结构（1989年） 讨论稳定性（保留过去知识的能力）和可塑性（快速学习新事物的能力）之间的权衡 终身机器学习（2016）