arXiv · AI· Victor Cook (LIRMM | ADAC), Gilles Sassatelli (LIRMM | ADAC), Thierry Gil (LIRMM), Mohamed Watfa (LIRMM | ADAC), Marina Reyboz (CEA-LETI)·· 5 小时前AI 评分26
基于生成重放（EB-Gen）解决 Hopfield 网络持续学习中的灾难性遗忘
Generative Replay for Equilibrium Propagation: Toward Edge-Friendly Continual Learning in Hopfield Networks
AI 导读
提出一种能量生成重放方法（EB-Gen），用于解决 Hopfield 网络持续学习中的灾难性遗忘。该方法利用冻结模型生成伪数据进行复习，无需外部数据缓冲。在 Split MNIST 和 Split CIFAR10 基准上，平均准确率分别达到 75% 和 64%。该方法可在保持均衡传播（EqProp）优势的前提下提升稳定性。 ```
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