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CVPR2017出版物“专家之门：通过专家网络进行终身学习”的Matlab精度检验代码的PyTorch实现
资源介绍
matlab精度检验代码专家之门：通过专家网络进行终身学习
论文代码
Rahaf
Aljundi，Punnarjay
Chakravarty，Tinne
Tuytelaars
[CVPR
2017]
如果您认为此代码有用，请考虑引用作者的原始著作：
@InProceedings{Aljundi_2017_CVPR,
author
=
{Aljundi,
Rahaf
and
Chakravarty,
Punarjay
and
Tuytelaars,
Tinne},
title
=
{Expert
Gate:
Lifelong
Learning
With
a
Network
of
Experts},
booktitle
=
{The
IEEE
Conference
on
Computer
Vision
and
Pattern
Recognition
(CVPR)},
month
=
{July},
year
=
{2017}
}
介绍
终身机器学习（LML）是一种可以在一生中从一个或多个域中学习许多任务的系统。
他们保留所学知识，并利用这些知识更有效地学习新任务（这是积极归纳偏差的一种情况
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