高维粒子滤波的置换不变学习

本文提出了一种新颖的置换不变学习框架，旨在解决深度模型中的灾难性遗忘和可塑性丧失问题。该框架基于高维粒子滤波，理论上证明了对训练顺序的不变性，并在监督学习和强化学习中显著提升了性能。