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深度流式正则判别分析的持续学习
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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
本文介绍了一种基于特征提取的持续学习框架，通过特征和分类器在每个环境中的联合训练，设计了一种高效的梯度算法 DPGD，并证明了该算法能够在当前环境下表现良好，同时避免灾难性遗忘。但在特征是非线性的情况下，并不存在这样一种算法。
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关键要点
- 探讨了机器学习中的持续学习范式。
- 提出了一种基于特征提取的持续学习框架。
- 通过特征和分类器在每个环境中的联合训练。
- 设计了一种高效的梯度算法 DPGD。
- DPGD算法在当前环境下表现良好，避免灾难性遗忘。
- 在特征是非线性的情况下，无法存在这样的算法。
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