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【2h】

Reducing catastrophic forgetting in neural networks using slow learning

机译：使用慢学习减少神经网络中的灾难性遗忘

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作者
Vik Mikael Eikrem;
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年度 2006
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正文语种 eng
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1. Characteristics of contrastive Hebbian learning with pseudorehearsal for multilayer neural networks on reduction of catastrophic forgetting [J] . Motonobu Hattori, Shunta Nakano International journal of computational i . 2018,第3a4期

机译：用于多层神经网络的伪演练的对比性Hebbian学习在减少灾难性遗忘方面的特点
2. Self-refreshing memory in artificial neural networks: learning temporal sequences without catastrophic forgetting [J] . Bernard Ans, Stephane Rousset, Robert M. French, Connection Science . 2004,第2期

机译：人工神经网络中的自我刷新记忆：学习时间序列而不会造成灾难性的遗忘
3. Hebbian Learning Rule Restraining Catastrophic Forgetting in Pulse Neural Network [J] . MAKOTO MOTOKI, TOMOKI HAMAGAMI, SEIICHI KOAKUTSU, Electrical engineering in Japan . 2005,第3期

机译：脉冲神经网络中的Hebbian学习规则抑制灾难性遗忘
4. Biologically Inspired Sleep Algorithm for Reducing Catastrophic Forgetting in Neural Networks (Student Abstract) [C] . Timothy Tadros, Giri Krishnan, Ramyaa Ramyaa, AAAI Conference on Artificial Intelligence . 2020

机译：在神经网络中减少灾难性遗忘的生物学启发睡眠算法（学生摘要）
5. Incremental Learning without Catastrophic Forgetting [D] . Pengyu, Su. 2018

机译：没有灾难性遗忘的增量学习
6. Overcoming catastrophic forgetting in neural networks [O] . James Kirkpatrick, Razvan Pascanu, Neil Rabinowitz, 2017

机译：克服神经网络中的灾难性遗忘
7. Unsupervised Learning to Overcome Catastrophic Forgetting in Neural Networks [O] . Irene Munoz-Martin, Stefano Bianchi, Giacomo Pedretti, 2019

机译：无人监督的学习克服神经网络中的灾难性遗忘

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