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Neural Network Non-Stationary Learning with Automatic Soft Parameter Reset
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内容提要
本研究提出了一种新方法，利用自适应漂移参数的奥恩斯坦-乌伦贝克过程，解决神经网络在非平稳分布下的学习问题。实验结果表明，该方法在监督学习和离线强化学习中表现优异。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法，利用自适应漂移参数的奥恩斯坦-乌伦贝克过程，解决神经网络在非平稳分布下的学习问题。
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该方法能够自动建模和适应非平稳性。
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实验结果表明，该方法在监督学习和离线强化学习中表现优异。
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研究表明，非平稳分布的学习问题在实际应用中越来越普遍。
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