近日，来自苏黎世联邦理工学院以及苏黎世大学的研究团队发表了一篇名为「超网络的持续学习」的研究。人工神经网络在依次执行多项任务时会遭受灾难性的遗忘。为了克服这个问题，研究团队提出了任务条件化的「超网络」（基于任务身份生成目标模型权重的网络）, 该方法能够帮助在顺序地针对多个任务训练网络时处理灾难性的遗忘问题。除了在标准持续学习基准测试中获得最先进的性能外，长期的附加实验任务序列显示任务条件超网络显示出非常大的保留先前记忆的能力。