引用於:https://blog.csdn.net/u010195841/article/details/69257897 overcoming catastrophic forgetting in neural networks 出處:2017 Jan 25 PNAS ...
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時,除非是完全陌生的領域,都會或多或少的利用之前所學的知識或技能來幫助自己更快的學習,而不是從零開始 而且在學習完新的知識或技能后,並不會完全忘記之前學過的東西。更直觀的栗子:星星羽毛球打的賊溜,最近開始跟 ...
2019-03-22 10:41 0 1434 推薦指數:
引用於:https://blog.csdn.net/u010195841/article/details/69257897 overcoming catastrophic forgetting in neural networks 出處:2017 Jan 25 PNAS ...
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 ...
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 ...
Progressive Neural Network Google DeepMind 摘要:學習去解決任務的復雜序列 --- 結合 transfer (遷移),並且避免 catastrophic forgetting (災難性遺忘) --- 對於達到 human-level ...
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 ...
論文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代碼: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在對網絡的輸入上做點小處理,就可以改變DNN ...
論文信息:Santoro A, Bartunov S, Botvinick M, et al. One-shot learning with memory-augmented neural networks[J]. arXiv preprint arXiv:1605.06065 ...