approximate solutions | BriefGPT

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优化最优加权平均：高效分布式稀疏分类
通过 ACOWA 技术，在分布式训练中，通过额外的通信轮次获得更准确的近似解，相较于其他分布式算法，对于稀疏分布式逻辑回归，ACOWA 获得更接近经验风险最小化的解并实现更高的准确性。
PDFa month ago
机器人导航中最小障碍物位移规划的计算权衡
本文探讨了从移动机器人运动规划的角度来看最小障碍物位移（MOD）规划问题，该问题通过位移可移动障碍物找到通向目标的最佳路径，但该问题在可移动障碍物的数量上成指数增长，因此我们探讨了计算量较小并与最优解相差不多的近似解决方案。
PDFa year ago
模糊数据中的近似权重矩阵的最大最小学习
研究了模糊关系方程的近似解集和学习权重矩阵，提出了一种近似权重矩阵的方法，并应用于可能性规则系统的参数学习。
PDFa year ago
GAP: 通用的近似图分区框架
本研究提出了基于深度学习的 GAP 框架来解决节点分割问题。通过定义不同 iable 损失函数以及利用反向传播来优化网络参数，实现基于图结构的节点分割。相较于传统的分割方法，GAP 不仅更快，并且具有良好的扩展性能力，可适用于不同的图结构，
PDF5 years ago
带有 CoreSet 保证的确定性非光滑 Frank Wolfe 算法
本文提出了一种新的 Frank-Wolfe (FW) 算法，可用于具有不光滑凸目标的最小化问题。该算法对包括 1-median、平衡发展、稀疏 PCA、图割和 L1 正则化支持向量机 (SVM) 在内的各种机器学习问题提供了核心集结果，它在
PDF7 years ago
凸问题在非凸集上启发式求解的一般系统
描述了一种利用凸松弛、凸约束、本地邻域搜索方法和交替方向乘子法等方法解决凸目标和决策变量问题的通用启发式算法。介绍了一个名为 NCVX 的软件包的实现，用于解决一系列的非凸问题，研究了多个例子并展示了启发式算法在找到近似解方面的有效性。
PDF8 years ago