首先介绍下连续学习(Continuous Learning)吧。连续学习(Continuous Learning)又叫序列学习,顾名思义就是有顺序的学习任务。 参照人类,我们在遇到一个新的问题 ...
引用于:https: blog.csdn.net u article details overcoming catastrophic forgetting in neural networks 出处: Jan PNAS proceedings of the national academy of sciences 作者:deepmind团队 具体作者就不一一表述 deepmind团队是深度学习应用 ...
2018-09-29 11:23 0 700 推荐指数:
首先介绍下连续学习(Continuous Learning)吧。连续学习(Continuous Learning)又叫序列学习,顾名思义就是有顺序的学习任务。 参照人类,我们在遇到一个新的问题 ...
Overcoming catastrophic forgetting in neural networks(克服神经网络中的灾难性遗忘) 原文: https://www.pnas.org/content/pnas/early/2017/03/13/1611835114.full.pdf 翻译 ...
《Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks》一文中弹性权重巩固算法(EWC) 出自:https://mp.weixin.qq.com/s/645qAnnBrY2A1J5d8km2uQ 同样解释:https ...
很早之前看到这篇文章的时候,觉得这篇文章的思想很朴素,没有让人眼前一亮的东西就没有太在意。之后读到很多Multi-Agent或者并行训练的文章,都会提到这个算法,比如第一视角多人游戏(Quake ...
对神经网络的木马攻击 Q: 1. 模型蒸馏可以做防御吗? 2. 强化学习可以帮助生成木马触发器吗? 3. 怎么挑选建立强连接的units? 本文提出了一种针对神经元网络的木马攻击。模型不直观,不易被人理解,攻击具有隐蔽性。 首先对神经元网络进行反向处理,生成一个通用的木马 ...
这是个06年的老文章了,但是很多地方还是值得看一看的. 一、概要 主要讲了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,关键是卷积层和polling层 ...
首先,容我吐槽一下这篇论文的行文结构、图文匹配程度、真把我搞得晕头转向,好些点全靠我猜测推理作者想干嘛,😈 背景 我们知道传统的CNN针对的是image,是欧氏空间square grid,那么使用同样square grid的卷积核就能对输入的图片进行特征的提取。在上一篇论文中,使用的理论 ...
DCNN 主要思想: 这是一篇基于空间域的图神经网络,聚合方式通过采样(hop)1~k 阶的邻居并同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者将不同的 ...