格拉斯曼流形

面向状态空间模型的无样本持续学习

Exemplar-Free Continual Learning for State Space Models

为视觉骨干网络（如基于 SSM/Mamba 的分类器）提供一种无需样本回放的持续学习正则化手段：直接约束 SSM 可观测子空间的无限时域状态演化，并用 O(n²) 的 Sylvester 方程求解替代 O(n³)，可直接嵌入现有 CL 流程以缓解序列任务中的遗忘。