学习贝叶斯原理的持续学习

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

在当前深度学习时代，为了在训练神经网络时使用随机梯度下降处理非平稳流数据时减轻遗忘现象，我们采用元学习范式来结合神经网络的强表示能力与简单统计模型对遗忘现象的抵抗能力，在我们的新颖元持续学习框架中，持续学习仅在统计模型中进行，而神经网络在原始数据和统计模型之间进行元学习，由于神经网络在持续学习过程中保持不变，它们免受遗忘现象的影响。该方法不仅实现了显著提高的性能，而且具有出色的可伸缩性，由于...

研究人员提出了一种新的元持续学习框架，结合神经网络和统计模型，减轻了训练神经网络时的遗忘现象，提高了性能和可伸缩性。

元持续学习 深度学习 神经网络 统计模型 遗忘现象
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