深度 | 剖析DeepMind神经网络记忆研究：模拟动物大脑实现连续学习

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选自github.io 作者：Rylan Schaeffer 机器之心编译 参与：吴攀、李泽南、李亚洲 前几天，Google DeepMind 公开了一篇新论文《克服神经网络中的灾难性遗忘（Overcoming catastrophic forgetting in neural networks）》，介绍了这家世界顶级的人工智能研究机构在「记忆（memory）」方面的研究进展，之后该公司还在其官方博客上发布了一篇介绍博客，参见机器之心的报道《 为机器赋予记忆：DeepMind 重磅研究提出弹性权重巩固算法 》。近日，加利福尼亚大学戴维斯分校计算机科学工程和统计学的毕业生 Rylan Schaeffer 在其博客上发表了一篇对该研究的深度解读文章，机器之心对该文章进行了编译介绍，论文原文可点击文末「阅读原文」查看。 引言 我发现网 ………………………………