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    【行业】学会学习的新方法——区分可塑性

    神经网络作为Uber机器学习系统的基础,在解决复杂问题——包括图片识别、语言理解和人机博弈方面均表现出色。不过这些神经网络通过梯度下降法到达一个停止点,逐步基于其多重训练中的表现来调整网络连接,而一旦训练结束,网络被固化,连接无法再改变,阻碍了之后的重训(仍需许多例子),也就是说,这一网络在训练结束后便终止了学习。 相比之下,生物大脑具有可塑性,神经元间的连接能够不断适应变化的生活,使生物能够迅速高效从持续的经验中学习。大脑不同区域和连接的可塑性水平不同,正是上万年进化过程的选择,让生物在有限的生命中能

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