competitive learning | BriefGPT

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AAAI前向 - 前向算法的卷积式分通道竞争学习
通过通道竞争学习在卷积神经网络中提出前向传递算法（Forward-Forward Algorithm）的改进方法，构建一个逐层有竞争性的学习过程，避免了负数据的生成、收敛速度较慢以及在复杂任务上性能不足等限制，在图像分类任务中，我们的方法优
PDF6 months ago
一种针对具有不同功能状态的复杂物理系统的专用模型的竞争学习方法
通过竞争学习方法，我们提出了一种新颖的数据驱动物理系统模型的方法，该方法使用动态损失函数进行训练，使得每个模型能够竞争性地识别数据集中的不同功能区域，并结合梯度优化器的回归方法进行训练，以成功地发现真实的控制方程，并减少测试误差。
PDFa year ago
使用競爭學習技術的可解釋入侵檢測系統
本论文旨在提出一种基于可解释性竞争学习的入侵检测系统框架，该框架使用诸如自组织映射、生长自组织映射和生长分层自组织映射等算法建模，并能通过数据挖掘生成统计和可视化的解释，较黑盒模型更具解释力和提高了预测速度。
PDFa year ago
Hearts Gym: 团队协作学习强化学习
在 COVID-19 疫情期间，本文作者为数据科学研究生组织了一门以强化学习（Reinforcement Learning, RL）为主题的课程，通过竞争式团队合作和实践操作活动，在最少的讲座背景下，构建了一个充满激情的学习体验，并对课程进
PDF2 years ago
NIPS竞争性学习丰富了学习表示，并加速了 CNN 的微调
本研究将竞争性学习引入卷积神经网络（CNNs）中，通过使用未标记的数据进行有效的表征学习，从而提高表征学习和微调的效率。结果表明，在一些情况下，这种方法扩大了 CNNs 中的过滤器数量，实现了更详细而广泛的表征。
PDF6 years ago