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UER: 在线持续学习的启发式偏差解决方法
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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
本文研究了神经网络处理时间变化数据流时的灾难性遗忘问题，并提出了一种基于Experience Replay的方法，相比rehearsal方法有更高的精度。
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关键要点
- 研究神经网络在时间变化数据流中的灾难性遗忘问题。
- 提出了一种基于Experience Replay的简单rehearsal方法。
- Experience Replay相对于现有的rehearsal方法有显著的精度提升。
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