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...
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:...
这是最初EWC论文的结果图，图中显示的是EWC，L2正则化，和随机梯度下降的区别。就是先训练task1，之后再训练task2，最后是训练task3，上图可以看到的是在训练A的时候，A的准确率是蛮高的，但是训练B的时候，使用SGD的情况下，A的准确率开始...
为了让AI系统拥有记忆，DeepMind研究人员开发了一种名为“弹性权重固化”（EWC）的算法。.论文指出，“我们的方法是通过有选择性地减慢高权重任务的学习速度来记住旧的任务。.”基尔克帕特里克解释说，该算法可以选择在游戏中成功通关的做法，并把最有...
我概括了论文当中精华的部分，并且加上了自己的理解，对迁移学习整体的研究做了概述。到这还没完！相信你也看到了这篇论文是很早以前的（2013），里面没有介绍最新的研究，实际上近几年迁移学习的变化是很大的，特别是deepneuralnetwork的发展让很多学者开始挖掘深度神经网络模型的迁移…
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。玩游戏，为了更好地娱乐，一个人先充钱吊打别人去了，被他的人不得不也充钱，最后所有的人要么使劲充钱要么被吊打，只有管理员不用充钱还能吊打...
EWC就像是一份在多个用户之间共享硬盘的协议，而用户不需要复写其它用户的数据。EWC中的Fisher信息值可以被看作软件层面的不复写标志。在对第一个任务进行训练之后，我们计算出Fisher信息值，该值表示该任务的关键信息是由哪些参数存储的。
然后这个EWC,对应论文Overcomingcatastrophicforgettinginneuralnetworks就是我们今天的主角。思路大神罗若...
ewc[工学]课程论文范文本科课程论文(设计)汽车ABS台架检测技术研究ResearchABSHighlightsBenchTestingTechnology机电工程学院专业年级:指导教师:2008...
ewc[工学]课程论文范文浏览次数:2内容提示:1海南大学本科课程论文设计汽车ABS台架检测技术研究ResearchofABSHighlightsBenchTestingTechnolog...
(论文)采用EWC单相单向换能器的SAW滤波器组下载积分:1500内容提示:第18卷第4期1996年8月压电与声光PIEZOELECTR1CS&ACOUSTOO...
EWC(ElasticWeightConsolidation)贝叶斯视角如果按照贝叶斯方法来学习参数的话,灾难性遗忘并不会发生。贝叶斯方法希望估计出参数的后验分布:最后一步是因为相互。这个形...
带着相机去潜水卡西欧EWC-11防水罩_专业资料。在没有数码机的防水罩之前,普通人只能使用那种简单的一次性相机,对手拍出来的照牌效果如何心里没底,而且照片还要...
文档格式:.pdf文档页数:4页文档大小:206.4K文档热度:文档分类:论文--期刊/会议论文文档标签:ewc平移小波阈值波系数白噪声基于EWC和平移不变...
deepmind新论文《overcoming...》中弹性权值巩固(EWC)算法其中的数学推导?《Overcomingcatastrophicforgettinginneuralnetworks》。。。[图片]注释:任务D为任务DA…显示全...
利用对角费希尔信息值,引导剪枝与弹性权重巩固(EWC,elasticweightconsolidation)。在EWC中,费希尔信息值用于确定权重对于解决以前的任务的重要程度。这个算法是从贝叶斯在线学习...
二、EWC1.数学推导假设数据集被划分为两个任务Σ={A,B}\Sigma=\{\mathcal{A,B}\}Σ={A,B},网络参数为θ\thetaθ学习任务为最大化后验概率arg m...