人工ニューラルネットワークは、特定の厳密なタスクの分類問題を解決し、異なるトレーニングフェーズから一般化された学習動作を通じて知識を獲得することで成長します。結果として得られるネットワークは、静的な

arxiv_reader のブックマーク 2021/04/19 11:43

<blockquote class="hatena-bookmark-comment"><a class="comment-info" href="https://b.hatena.ne.jp/entry/4701447508151595906/comment/arxiv_reader" data-user-id="arxiv_reader" data-entry-url="https://b.hatena.ne.jp/entry/s/arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1909.08383v3" data-original-href="https://arxiv-check-250201.firebaseapp.com/each/1909.08383v3" data-entry-favicon="https://cdn-ak2.favicon.st-hatena.com/64?url=https%3A%2F%2Farxiv-check-250201.firebaseapp.com%2Feach%2F1909.08383v3" data-user-icon="/users/arxiv_reader/profile.png">継続的な学習調査：分類タスクの忘却に挑む</a><ul class="comment-tag" style="list-style: none; margin: 0px;"><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/classification">classification</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/arXiv">arXiv</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/%22arXiv%20reaDer%22">arXiv reaDer</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/regularization">regularization</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/dataset">dataset</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/benchmark">benchmark</a>]</li><li style="float: left">[<a href="https://b.hatena.ne.jp/q/learning">learning</a>]</li></ul><br><p style="clear: left"> 人工ニューラルネットワークは、特定の厳密なタスクの分類問題を解決し、異なるトレーニングフェーズから一般化された学習動作を通じて知識を獲得することで成長します。結果として得られるネットワークは、静的な</p><a class="datetime" href="https://b.hatena.ne.jp/arxiv_reader/20210419#bookmark-4701447508151595906"><span class="datetime-body">2021/04/19 11:43</span></a></blockquote><script src="https://b.st-hatena.com/js/comment-widget.js" charset="utf-8" async></script>

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