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塑性感知专家混合模型在适应性视频流中的QoE变化学习
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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
本研究提出了一种新的学习框架——塑性感知专家混合模型（PA-MoE），旨在优化自适应视频流的用户体验（QoE）。该模型通过动态调节网络塑性，显著提升了神经网络的自适应能力，实验结果显示QoE性能提高了45.5%。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的学习框架——塑性感知专家混合模型（PA-MoE）。
- 该模型旨在优化自适应视频流的用户体验（QoE）。
- PA-MoE通过动态调节网络的塑性，平衡记忆保留和选择性遗忘。
- 该模型显著提升了神经网络在动态流媒体环境下的自适应能力。
- 实验结果显示，QoE性能相比于竞争基线提高了45.5%。
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