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probabilistic bayesian online learning model
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在线分类非平稳数据的卡尔曼滤波器
论文介绍在线连续学习的挑战和解决方案,提出将深度学习和状态空间模型结合的贝叶斯在线学习模型,并通过有效的卡尔曼滤波重建线性预测权值上的后验分布,采用在线 SGD 算法更新数据中的非稳态性,进而成功应用于多类分类问题,如 CIFAR-100
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