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深度傅里叶特征的塑性学习
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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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关键要点
- 提出了一种深度傅里叶特征方法，解决深度神经网络在非平稳环境中的学习能力下降问题。
- 该方法通过每层的正弦和余弦组合，找到了线性与非线性之间的动态平衡。
- 研究表明，深度傅里叶特征相比传统的ReLU激活函数，显著提升了持续学习的表现。
- 该方法适用于多种持续学习场景。
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