【摘 要】
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研究持续学习算法的发展现状、仿真计算系统设计和示例计算评价等相关问题。持续学习是深度学习领域的前沿方向之一,主要研究在在线训练、存储和算力受限等真实场景应用中的理论和方法,而传统神经网络系统固有的稳定性-可塑性困境之难题,在预设的持续学习场景中更具挑战性。综述了持续学习算法的研究进展,从数据、架构和策略三个新角度,分析持续学习算法原理和实施设计。构建了包括硬件计算资源可调配和应用软件可集成的持续学
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研究持续学习算法的发展现状、仿真计算系统设计和示例计算评价等相关问题。持续学习是深度学习领域的前沿方向之一,主要研究在在线训练、存储和算力受限等真实场景应用中的理论和方法,而传统神经网络系统固有的稳定性-可塑性困境之难题,在预设的持续学习场景中更具挑战性。综述了持续学习算法的研究进展,从数据、架构和策略三个新角度,分析持续学习算法原理和实施设计。构建了包括硬件计算资源可调配和应用软件可集成的持续学习仿真系统,完成了静态分割、动态短视频及存储受限等数据在典型场景的仿真计算,测试结果表明这样的仿真设计可行。
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