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原文：A Graph-Theoretic Framework for Understanding Open-World Semi-Supervised Learning (neurips.cc

纯个人吐槽，本人不懂视频压制

表示学习（Representation Learning），也叫表征学习。表示学习的目的是对复杂的原始数据化繁为简，把原始数据的无效的或者冗余的信息剔除，把有效信息进行提炼，形成特征（feature），使下游任务受益。特征提取可以人为地手工处理（这一般就叫特征工程），也可以借助特定的算法自动提取。

介绍了影响持续学习任务泛化能力的重要因素

介绍了持续学习的基本表述和理论基础

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