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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前言   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。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 来源： 机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 论文链接： https://www.nature.com/articles/s41586-024-07711-7 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学教授 Richard S. Sutton 是这篇论文的作者之一。 简单来说，该研究使用经典的 ImageNet 数据集、神经网络和学习算法的各种变体来展示可塑性的丧失。只有通过不断向网络注入多样性的算法才能无限期地维 ………………………………