arXiv cs.LG· Siddhant Setia, Junichi Suzuki, Tadashi Nakano·· 7 小时前AI 评分12
面向可靠序列内分子通信的持续学习方法
Continual Learning for Reliable In-Sequence Molecular Communication
AI 导读
针对生物纳米机器按指定顺序交换分子编码信息的可靠序列内分子通信，研究者提出基于仿真的持续学习方法 Affine Memory Replay（AMR），通过存储历史仿真样本并在样本间插值与外推合成回放样本，在增量性能估计任务中同时回放真实与合成样本以正则化模型更新。实验显示 AMR 在顺序学习的多个估计任务上整体估计精度显著优于现有持续学习方法，并在中等训练成本下平衡记忆稳定性与学习可塑性。
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