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深度神经网络训练响应的简单理论
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文回顾了人工神经网络历史并将现代理论神经科学应用于深度学习领域中的实验，发现仅仅靠权重稀疏并不能提高图像的噪声鲁棒性。最近，开发出利用权重稀疏性、活性稀疏性和主动树突建模来方便持续学习的模型，并将该方法扩展到更具挑战的连续学习任务上，并公开了代码。
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关键要点
- 回顾了人工神经网络的历史。
- 将现代理论神经科学应用于深度学习领域的实验。
- 使用迭代幅值剪枝训练稀疏连接的网络。
- 发现仅靠权重稀疏无法提高图像的噪声鲁棒性。
- 开发了利用权重稀疏性、活性稀疏性和主动树突建模的持续学习模型。
- 重新验证了之前的发现，并扩展到更具挑战的连续学习任务。
- 公开了相关代码。
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