Neues Framework verhindert Vergessen in neuronalen Netzen
In einer aktuellen Veröffentlichung auf arXiv wird ein innovatives Konzept für kontinuierliches Lernen vorgestellt, das das langjährige Problem des katastrophalen Vergessens in neuronalen Netzwerken adressiert. Das vorgeschlagene System kombiniert eine Fisher‑gewichtete, asymmetrische Regularisierung der Parametervarianten mit einem variationalen Lernansatz. Durch die dynamische Anpassung der Regularisierung an die Unsicherheit der Parameter wird die Stabilität des Modells deutlich erhöht.
