OCDVAEContinualLearning:本文的开源代码-Source code learning

通过生成性重播和开放集识别实现我们的论文《统一概率深度持续学习》的代码 这个软件库包含了我们PyTorch代码： Martin Mundt，Sagnik Majumder，Iuliia Pliushch和Visvanathan Ramesh： “通过生成的重放和开放集识别实现统一的概率深度持续学习” 该代码使用增长的单头分类器（参见图1a），基于近似后验的开放集识别机制（参见图1b的潜在空间，使CDVAE成为OCDVAE模型）实现了我们提出的统一（O）CDVAE模型。以统计异常值拒绝率重播（请参见图1c），以进行持续学习。 我们还为抽象数据集类提供了代码，可以将现有数据集转换为类增量式连续学习方案或跨数据集连续学习设置。 要求 我们列出了所需的主要python软件包。 原则上，我们的代码应与许多不同的版本一起使用。 为了在以后的时间点具有完全的可重复性，我们还在撰写本文时为机器的精确