首先介紹下連續學習(Continuous Learning)吧。連續學習(Continuous Learning)又叫序列學習,顧名思義就是有順序的學習任務。 參照人類,我們在遇到一個新的問題 ...
引用於:https: blog.csdn.net u article details overcoming catastrophic forgetting in neural networks 出處: Jan PNAS proceedings of the national academy of sciences 作者:deepmind團隊 具體作者就不一一表述 deepmind團隊是深度學習應用 ...
2018-09-29 11:23 0 700 推薦指數:
首先介紹下連續學習(Continuous Learning)吧。連續學習(Continuous Learning)又叫序列學習,顧名思義就是有順序的學習任務。 參照人類,我們在遇到一個新的問題 ...
Overcoming catastrophic forgetting in neural networks(克服神經網絡中的災難性遺忘) 原文: https://www.pnas.org/content/pnas/early/2017/03/13/1611835114.full.pdf 翻譯 ...
《Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks》一文中彈性權重鞏固算法(EWC) 出自:https://mp.weixin.qq.com/s/645qAnnBrY2A1J5d8km2uQ 同樣解釋:https ...
很早之前看到這篇文章的時候,覺得這篇文章的思想很朴素,沒有讓人眼前一亮的東西就沒有太在意。之后讀到很多Multi-Agent或者並行訓練的文章,都會提到這個算法,比如第一視角多人游戲(Quake ...
對神經網絡的木馬攻擊 Q: 1. 模型蒸餾可以做防御嗎? 2. 強化學習可以幫助生成木馬觸發器嗎? 3. 怎么挑選建立強連接的units? 本文提出了一種針對神經元網絡的木馬攻擊。模型不直觀,不易被人理解,攻擊具有隱蔽性。 首先對神經元網絡進行反向處理,生成一個通用的木馬 ...
這是個06年的老文章了,但是很多地方還是值得看一看的. 一、概要 主要講了CNN的Feedforward Pass和 Backpropagation Pass,關鍵是卷積層和polling層 ...
首先,容我吐槽一下這篇論文的行文結構、圖文匹配程度、真把我搞得暈頭轉向,好些點全靠我猜測推理作者想干嘛,😈 背景 我們知道傳統的CNN針對的是image,是歐氏空間square grid,那么使用同樣square grid的卷積核就能對輸入的圖片進行特征的提取。在上一篇論文中,使用的理論 ...
DCNN 主要思想: 這是一篇基於空間域的圖神經網絡,聚合方式通過采樣(hop)1~k 階的鄰居並同 self 使用 mean 的方式得到新的 feature-vector 作者將不同的 ...