深度学习还不如浅层网络？RL教父Sutton持续反向传播算法登Nature

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点击蓝字 关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID ｜ 计算机视觉研究院 学习群 ｜ 扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://www.nature.com/articles/s41586-024-07711-7 计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 人工神经网络、深度学习方法和反向传播算法构成了现代机器学习和人工智能的基础。但现有方法往往是一个阶段更新网络权重，另一个阶段在使用或评估网络时权重保持不变。这与许多需要持续学习的应用程序形成鲜明对比。 最近，一篇发表在《nature》杂志上的研究论文《Loss of plasticity in deep continual learning》证明：标准的深度学习方法在持续学习环境中会逐渐失去可塑性（plasticity），直到它们的学习效果不比浅层网络好。 值得注意的是，人工智能先驱、强化学习教父、DeepMind 杰出研究科学家，阿尔伯塔大学计算机科 ………………………………