catastrophic forgetting in connectionist networks

catastrophic forgetting in connectionist networks 连接主义网络是一种类似于人脑的网络结构，它可以通过学习来识别和记忆新的信息。

然而，这种网络也面临着一个严重的问题，那就是灾难性遗忘。

灾难性遗忘指的是在学习新的信息时，网络会不可避免地忘记之前已经学习的信息。

这种现象不仅会影响网络的性能，还会导致它无法持续学习和提高。

目前，研究人员已经提出了许多方法来解决连接主义网络中的灾难性遗忘问题。

其中一种方法是增量学习，即在学习新信息的同时，尽可能地保留之前学习的信息。

另一种方法是利用经验回放，即在学习新信息的同时，不断回放之前学习的信息，以避免遗忘。

未来，我们需要进一步深入研究连接主义网络中的灾难性遗忘，以找到更有效的解决方法，从而实现网络的持续学习和提高。

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