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brain-inspired-replay:具有大脑灵感的生成性重放版本,可用于通过深度神经网络进行连续学习(例如,在CIFAR...
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2021-04-13
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灵感源自大脑的重播 深度学习神经网络的持续学习实验的PyTorch实现如下文所述: 灵感来自大脑的重播,可通过人工神经网络进行持续学习: : 本文提出了一种新的,受大脑启发的生成性重放版本,该版本可以扩展为使用自然图像作为输入的持续学习问题。 Split CIFAR-100协议证明了这一点,它既适用于任务增量学习,也适用于班级增量学习。 安装与要求 当前版本的代码已在使用以下版本PyTorch和Torchvision的多个Linux操作系统上使用Python 3.5.2进行了测试: pytorch 1.1.0 torchvision 0.2.2 被用于其他的Python包的版本中列出了requirements.txt 。 要使用代码,请下载存储库并将其更改为: git clone https://github.com/GMvandeVen/brain-inspired-re
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brain-inspired-replay-master.zip (51个子文件)
brain-inspired-replay-master
compare_CIFAR100_hyperParams.py 17KB
eval
callbacks.py 11KB
evaluate.py 11KB
__init__.py 0B
precision_recall.py 8KB
fid.py 3KB
models
fc
nets.py 13KB
__init__.py 0B
layers.py 5KB
excitability_modules.py 4KB
vae.py 50KB
cl
__init__.py 0B
continual_learner.py 11KB
classifier.py 13KB
conv
nets.py 15KB
__init__.py 0B
layers.py 17KB
__init__.py 0B
utils
__init__.py 0B
loss_functions.py 6KB
modules.py 2KB
compare_MNIST_hyperParams.py 9KB
options.py 24KB
compare_MNIST.py 8KB
compare_CIFAR100.py 9KB
define_models.py 7KB
main_pretrain.py 7KB
utils.py 8KB
data
manipulate.py 4KB
available.py 2KB
__init__.py 0B
load.py 10KB
train.py 20KB
compare_permMNIST100_bir.py 11KB
LICENSE 1KB
compare_CIFAR100_bir.py 19KB
visual
plt.py 23KB
visdom.py 2KB
__init__.py 0B
compare_MNIST_replay.py 10KB
param_stamp.py 7KB
requirements.txt 126B
.gitignore 123B
main_cl.py 25KB
create_figures.sh 3KB
compare_permMNIST100.py 9KB
README.md 6KB
compare_permMNIST100_hyperParams.py 14KB
store
models
C3-5x16-bn_F-1024x2000x2000_c100 25.37MB
C3-5x16-bn 1.51MB
README.md 177B
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