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supervisory mechanism
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ICML
利用神经元单元动力学进行高效和可扩展的类增量学习
基于神经元动力学调整的自激活模型,用于训练模型从非稳态数据流中学习新类别而不忘记旧类别,通过引入监督机制来指导网络扩展,使其在推理时自动激活所需的神经元单元以检索知识,从而在不同的背景下实现强大的增量学习性能。
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a month ago
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