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    你的神经网络会忘了学到的东西?

    批处理也是资源密集型的,使得它不适用于很多移动应用程序,所以由于这些原因 REMIND 将实例逐个分类。 ?...REMIND 网络分为两个部分,如上图所示: 一系列冻结层之后是一系列可塑层,中间有一个重播缓冲区。...被压缩的表征信息被储存在 REMIND 的重播缓冲区中,模仿大脑储存记忆的机制,同时减小数据的大小,这样就可以在缓冲区中储存更多的训练实例。...在下面的图中,我们可以看到在图像分类任务中,REMIND 在线学习技术的测试准确性与其他学习技术的测试准确性对比。...REMIND 的卓越结果表明,模仿大脑在神经网络中储存压缩记忆表征的方式可能是强迫他们记忆的关键因素。

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    以 B 站为例,聊聊站内消息系统的设计

    b站站内消息 可以看到 b 站把消息大致分为了三类: 系统推送的通知(System Notice); 回复、@、点赞等用户行为产生的提醒(Remind); 用户之间的私信(Chat)。...为回复,source 为文章时,我就知道:有用户回复了我的某篇文章; 当 action 为回复,source 为评论时,我就知道:有用户回复了我的某条评论; 由此可以设计出事件提醒表 t_event_remind...,其结构如下: 字段名 类型 描述 event_remind_id LONG 消息 ID action VARCHAR 动作类型,如点赞、at(@)、回复等 source_id LONG 事件源 ID,...事件所发生的地点链接 url state BOOLEAN 是否已读 sender_id LONG 操作者的 ID,即谁关注了你,at 了你 recipient_id LONG 接受通知的用户的 ID remind_time...稍稍观察下聚合的消息就可以发现:某一类的聚合消息之间是按照 source type 和 source id 来分组的, 因此我们可以得出以下伪 SQL: SELECT * FROM t_event_remind

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