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AutoHebb：可零样本推理与持续学习的自修改神经网络
论文提出 AutoHebb，一类在线学习前馈网络，通过内部产生的「神经调质」全局信号门控三因子 Hebbian 局部学习规则。用元学习搜索固定权重后，网络在零样本推理与持续学习任务上优于现代学习模型。消融显示元学习、Hebbian 可塑性与自主学习控制三者缺一不可。
arXiv cs.LG4 小时前
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论文提出 AutoHebb，一类在线学习前馈网络，通过内部产生的「神经调质」全局信号门控三因子 Hebbian 局部学习规则。用元学习搜索固定权重后，网络在零样本推理与持续学习任务上优于现代学习模型。消融显示元学习、Hebbian 可塑性与自主学习控制三者缺一不可。