基于神經切線核的學件RKME規(guī)約

摘要： 當前機器學習技術已經在大量領域得到廣泛應用,然而仍面臨許多亟待解決的問題:依賴大量的訓練數據和訓練技巧、難以適應環(huán)境變化、數據隱私/所有權的保護、災難性遺忘等等.最近,學件范式使得上述問題同時得到系統性地解決成為可能.在該范式下,用戶面臨新的機器學習任務時可以通過學件基座系統方便地復用他人的結果,而不必從頭開始.學件范式的核心在于規(guī)約,規(guī)約使得學件基座系統在不接觸原始數據的情況...