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Permutation Invariant Learning with High-Dimensional Particle Filters
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内容提要
本文提出了一种基于高维粒子滤波的置换不变学习框架，旨在解决深度模型中因梯度算法的置换依赖引发的灾难性遗忘和可塑性丧失问题。该框架在训练小批量或任务的顺序上保持不变性，并在监督和强化学习基准测试中显示出显著的性能提升和方差降低。
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关键要点
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提出了一种基于高维粒子滤波的置换不变学习框架。
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该框架旨在解决深度模型中因梯度算法的置换依赖引发的灾难性遗忘和可塑性丧失问题。
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框架在训练小批量或任务的顺序上保持不变性。
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在监督和强化学习基准测试中显示出显著的性能提升和方差降低。
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