基于脑启发的类增量学习

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要：现有的类增量学习方法多是采用存储数据或者扩展网络结构，但受内存资源限制不能有效缓解灾难性遗忘问题。针对这一问题，创新地提出基于脑启发生成式重放方法。首先，通过VAE-ACGAN模拟记忆自组织系统，提高生成伪样本的质量；再引入共享参数模块和私有参数模块，保护已提取的特征；最后，针对生成器中的潜在变量使用高斯混合模型，采样特定重放伪样本。（剩余15987字）

试读结束

目录
monitor
客服机器人