在線深度學習：在數據流中實時學習深度神經網絡

在線深度學習的主要困難是模型的容量、複雜度等設置很不靈活，即模型是靜態的，而數據流是動態的。本論文提出了一種適應性的網絡框架，結合 HBP 算法，使網絡結構能隨着數據的流入而逐漸擴展、複雜化。這使得模型同時擁有在線學習和深度學習的優點，並在多種在線學習模型和數據集的對比實驗中都取得了當前最佳結果。 近年來，我們見證了深度學習技術在很多應用中的巨大成功。學習深度神經網絡面臨着很多挑戰，包括但不限於梯

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