Plastic Learning with Deep Fourier Features

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内容提要

本文提出了一种深度傅里叶特征方法,以解决深度神经网络在非平稳环境中的学习能力下降问题。研究表明,该方法相比传统的ReLU激活函数,显著提升了持续学习的表现,适用于多种场景。

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