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改进连续多标签学习中的不平衡鲁棒性：双输出尖峰计算机架构 (DOSA)

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内容提要

我们提出了一种动态结构发展的脉冲神经网络模型，通过动态分配和增长神经元，提高内存容量，减少计算开销，实现高效自适应的连续学习。模型在多类增量学习和任务增量学习方面验证了其有效性，性能优于现有方法。

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标签

内存容量 动态结构发展 脉冲神经网络模型 计算开销 计算机 连续学习
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