continual-learning
PyTorch-Implementierung verschiedener Methoden für kontinuierliches Lernen (XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier) in drei verschiedenen Szenarien.
Führen Sie Experimente zum kontinuierlichen Lernen mit tiefen neuronalen Netzen durch, wobei der Fokus auf dem sequenziellen Lernen von Aufgaben über die Zeit liegt.
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Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarPyTorch-Implementierung verschiedener Methoden für kontinuierliches Lernen (XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier) in drei verschiedenen Szenarien.
continual-learning hat 1.9k Sterne auf GitHub. Es wurde 345-mal geforkt. continual-learning ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben. Es wird seit 2018 aktiv entwickelt. continual-learning ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: artificial-neural-networks, class-incremental-learning, continual-learning, deep-learning.
Was ist continual-learning?
PyTorch-Implementierung verschiedener Methoden für kontinuierliches Lernen (XdG, EWC, SI, LwF, FROMP, DGR, BI-R, ER, A-GEM, iCaRL, Generative Classifier) in drei verschiedenen Szenarien.
Ist continual-learning Open Source?
continual-learning ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ist continual-learning kostenlos?
Ja. continual-learning ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht continual-learning?
continual-learning ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist continual-learning geschrieben?
continual-learning ist hauptsächlich in Jupyter Notebook geschrieben.
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[](https://opensourceai.tech/project/gmvandeven-continual-learning.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.