Der Replay-Puffer im kontinuierlichen Lernen ist ein Mechanismus zum Speichern und Wiederverwenden zuvor gesehener Daten, um katastrophales Vergessen beim Training mit neuen Daten zu verhindern.

Die Idee ist, dass das Modell regelmäßig alte Beispiele aus dem Puffer zusammen mit neuen überprüft, was hilft, das Wissen über frühere Aufgaben zu bewahren. In der Regel wird der Replay-Puffer als eine begrenzte Menge von Beispielen implementiert, die zufällig für das erneute Training ausgewählt werden.

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