【阅读笔记】Differentiable plasticity: training plastic neural networks with backpropagation
Differentiable plasticity: training plastic neural networks with backpropagation
作者：
Thomas Miconi/Jeff Clune/Kenneth O. Stanley
Uber AI Labs
{tmiconi,jeffclune,kstanley}@uber.com
读后感
这篇文章是有关元学习的论文，元学习就是学习如何学习的学习。
这篇文章的核心思想是在常规的神经网络的一定的权重基础上加入了可塑性的权重，和前后的神经元是否同时放电有关。
实验的结果是加入了这个机制之后训练速度更快了。
感觉有加入了突触可塑性跟注意力机制有点神似。网络变得有记忆功能，也增加了不少的参数。
文章核心IDEA
Differentiable plasticity:
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