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韩纪东; 李玉鑑;
北京工业大学信息学部 北京 100124;
桂林电子科技大学人工智能学院 广西 桂林 541004;
神经网络模型; 灾难性遗忘; 样例; 模型参数; 知识蒸馏; 增量学习;
机译:稳定性-可塑性困境:研究从灾难性遗忘到年龄受限的学习效果的连续体
机译:固定扩展层网络中的集合学习,可减轻灾难性遗忘
机译:脉冲神经网络中的Hebbian学习规则抑制灾难性遗忘
机译:LSTM会比CNN遗忘更多吗? NLP中灾难性遗忘的实证研究
机译:没有灾难性遗忘的增量学习
机译:稳定性-可塑性困境:研究从灾难性遗忘到年龄有限的学习效果的连续体
机译:结构突触可塑性具有高记忆容量并且可以解释分级遗忘,灾难性遗忘和间距效应。
机译:灾难性冰川灾害评估,规避程序和缓解措施 - 第一阶段文献综述。
机译:通过深入学习中的数据的动态采样缓解灾难性遗忘
机译:通过神经元级可塑性控制和计算系统克服灾难性遗忘的方法
机译:通过神经元级可塑性控制克服灾难性遗忘的方法,以及执行相同的计算系统
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