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Batch self-organizing memory neural network for continual supervised learning
DOI:10.1016/j.neunet.2025.108390.png)
摘要
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• 自组织动态网络能够在无任务标识符的情况下实现持续学习。
• 批量竞争学习算法通过捕捉任务数据分布来扩展网络。
• 记忆修正模块调整学习轨迹,修正增量数据带来的偏差。
• 在具有挑战性的数据集上达到当前最佳性能,具有高精度和低遗忘率。
期刊
IF:
6.3
论文数:
7.8K
被引数:
3.0W
机构
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引用论文
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