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文章目录主要工作motivationmethod什么是拉普拉斯近似什么是Fisherinformation越来越懒，看的文献越来越多，做的总结越来越少，大概要写十几篇总结，寒假不知道写得完不…主要工作该文章由deepmind在2016年出品，其将抵抗灾难性遗忘的工作分为...
原论文写得相当简洁，给人一种好像很快就能看明白的错觉，实际上背地里公式推导省略了一大堆orzOnlineEWCEWC会为每个历史任务都维护一个惩罚项，所以惩罚项数量会随任务数量线性增长，造成较大的计算开销。但从直觉上来说，本来就是在...
论文阅读笔记连续学习中的EWC，DeepMind论文Overcomingcatastrophicforgettinginneuralnetworks.首先介绍下连续学习(ContinuousLearning)吧。.连续学习(ContinuousLearning)又叫序列学习，顾名思义就是有顺序的学习任务。.参照人类，我们在遇到一个新的问题时，除非是完全陌生...
EWC目录概述1.基础知识1.1基本概念1.2贝叶斯法则2.ElasticWeightConsolidation2.1参数定义2.2EWC方法推导3.拉普拉斯近似3.1高斯分布拟合3.2FisherInformationMatrix3.2.1FisherInformationMatrix的含义概述原论文地址：https:...
关注问题写回答邀请回答63条评论分享1,600个回答默认排序知乎用户112,408人赞同了该回答看电影，为了获得更好的视野，一个人先站起来看了，被他挡住的人不得不也站起来，最后大家都不得不站起来看电影，只有第一排的人坐着...
什么是/为什么要迁移学习？.迁移学习(Transferlearning)顾名思义就是就是把已学训练好的模型参数迁移到新的模型来帮助新模型训练。.考虑到大部分数据或任务是存在相关性的，所以通过迁移学习我们可以将已经学到的模型参数（也可理解为模型学到的知识...
一、训练过程.首先，笔者使用colab进行训练，设置运行时类型，只能用GPU，不能用TPU。.估计跟代码有关。.需要看：原文4.2TrainingDetails和4.3Results以及github作者说明。.训练时只用到(restaurant,hotel,attraction,taxi,train)五个领域，因为另外两个(hospital,police...
神经网络“剪枝”的两个方法。也就是说，根据经验，我们发现修剪网络有助于提升泛化能力。欲了解更多详情，请参阅论文。根据所使用的Fisher信息矩阵的特定定义，您可以近似解释FR范数，如下：当删除一个随机参数，训练日志可能（Fisher经验信息）会按预期下降或者当删除一个参数，由模型...
本站annawriting,服务过：UCLA,UCSD,Princeton,Harvard,Yale,Columbia,Duke,Caltech,Brown等。致力于辅导留学生取得优异成绩，1V1专人...
EWCHPYHTSpecification本文档主要介绍了高速数据发射机与接收机的各个模块参数设置方法。.包括AGC\LTF\STF、导频设置等技术。.EWC-源码EWC.st2flow:以前是StackStormEnterprise（EWC）工作流编辑器。.现在已集成到StackStormOSSCore平台中-源码st2flow-StackStorm工作流程编…
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