本文探讨了深度神经网络中未考虑的人脑神经可塑性，提出了“滴入”神经发生的概念，并重新审视了“滴出”与神经凋亡的关系。研究强调生物神经机制的重要性，为未来大型神经网络的“终身学习”方法提供了新方向。

本研究探讨了深度强化学习中的可塑性损失，强调可塑性在智能体适应新数据中的重要性，提出了统一的定义和缓解策略，结果表明保持可塑性对提高训练效率至关重要。

本研究提出了一种方向感知收缩（DASH）方法，旨在解决神经网络在热启动过程中可塑性下降的问题。该方法通过选择性遗忘噪声，提高了模型的测试准确性和训练效率。

人脑具有神经可塑性，能够改变和适应新经验、学习或损伤的刺激。神经可塑性对脑损伤和中风康复起关键作用，康复技术包括重复任务练习、约束性运动疗法和虚拟现实康复。脑机接口和非侵入性脑刺激是新兴疗法，推动神经可塑性治疗的发展。未来研究将关注个性化神经可塑性疗法和基因与神经可塑性的整合。神经可塑性为脑康复带来新的希望和功能恢复的潜力。

本文介绍了RDAC框架，解决了连续学习算法中的稳定性和可塑性之间的权衡问题。验证实验结果表明，该算法在保持稳定性的同时没有明显损失可塑性。研究为现有连续学习算法提供了有价值的见解，并为新的连续学习方法铺平了道路。同时，研究提供了对生物系统中学习诱导的激活/表示变化与稳定性-可塑性困境以及再现漂移问题的新视角。

我们提出了一种元可塑性模型，用于避免深度神经网络在连续学习中的灾难性遗忘。该模型通过不同灵活程度的突触连接和随机混合来训练具有不同灵活程度的神经元，成功学习连续信息流。该模型平衡了记忆容量和性能，无需额外训练或结构修改，并动态分配内存资源以保留旧信息和新信息。此外，该模型通过选择性过滤错误的记忆和利用赫布重复效应来增强重要数据的保留，对数据中毒攻击具有强大抵抗能力。

本文介绍了一种称为条件微调的语言模型改进方法，通过选择性学习语料库，提高稳定性和可塑性。

深度神经网络的持续学习面临着与固定数据集和凸连续学习模式不同的挑战，其中一个挑战是可塑性损失，即在线训练的神经网络显示出适应新任务的能力下降。本文通过一系列实验研究了深度增强学习中的可塑性损失和多种缓解方法，并发现在领域转移情况下可塑性损失普遍存在，许多解决方法在这种情境下失败，相反，一类 “再生” 方法能够在各种环境中保持可塑性损失的缓解效果，包括网格世界任务以及像《蒙特祖玛的复仇》和...

神经网络的可塑性丧失是一种现象，其能力从新的经验中学习受到影响。研究发现，神经网络方向的曲率减少导致了可塑性的丧失。通过实证研究，证明了曲率减少与可塑性丧失同时或之前发生，并提出了一种缓解可塑性丧失的正则化方法。

该研究探究了皮层学习的机制设计，发现基于离散化的标准神经元模型和突触可塑性设计下，神经元会根据打分规则达到最优表现，并提出了一种生物学上可行的机制，通过反向传播动机来优化神经元对大脑其他部分的作用，展现了该机制能够实现简单任务的学习。

该文介绍了一种基于电压相关动态的离子通道基础箱体的储层计算方法，实现了更快的信息处理速度、更低的能量消耗和较小的面积占用。实验证明了这种方法的预测和分类准确率高于传统方法。

本研究提出了一种无样例设置下的Class incremental learning方法，名为Rotation Augmented Distillation (RAD)，通过只对新类进行监督来平衡可塑性和稳定性。实验证明RAD在无样例设置下表现接近顶级水平，并与现有方法进行了比较。

通过建立稳定性与可塑性均衡的学习系统，提出了一种通用方法，可以提高学习可塑性并确保解决方案的兼容性。经过验证，该方法在持续学习和任务增量设置中表现出色，推进了神经适应机制的理解。

看完《可塑性记忆》后，我的一些感想。

看完《可塑性记忆》后，我的一些感想。