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LLMTune：利用大型语言模型加速数据库参数调优
基于大型语言模型的配置生成器 LLMTune 加速了优化器的调优过程，通过提供高质量的起始配置，避免了对不高效区域的冗余探索，从而在发现最佳配置方面取得显著的加速效果。
PDF2 months ago
LLMs 是否能配置软件工具
使用大型语言模型来改进软件配置过程，特别是在超参数配置方面，通过识别起始条件和缩小搜索空间，提高效率。在大量实验中发现，LLM 生成的响应的可变性以及基于领域特定关键词的一致行为，揭示了 LLM 在初始化过程和配置优化方面的潜力，但也强调了
PDF7 months ago
使用深度学习进行数据库管理系统的自动调优
通过使用 OtterTune 自动化工具，利用监督和无监督机器学习技术实现对数据库系统配置的自动管理，并通过对比实验证明，其生成的配置与人工专家配置相当或甚至更优，本文则是在原有的自动化技术基础上，利用机器学习方法进一步优化了新的数据库系统
PDFa year ago
基于大型语言模型的软件规格自动综合
本文提出了一个能从自然语言来源中自动生成软件规格说明的框架 SpecSyn，并证明其性能明显更强于之前的同类工具。
PDFa year ago
可编程逻辑控制器安全特性可用性研究：“它确实具有 Windows 98 的感觉
通过一个基于任务的研究和随后的半结构化访谈 (N=19)，探究了 PLC 连接配置和两个关键安全机制 (即访问级别和用户管理) 的可用性，结果发现不熟悉的标签使用、布局和误导性术语的使用加剧了配置安全机制的复杂性。我们提供设计建议，使得工业
PDF2 years ago
深度与宽度：Transformer 配置的重新审视
本文通过理论分析和实验评估，重新设计了深度和宽度更浅的 transformer 配置，其中使用 masked 自动编码器训练模型，使模型在 ImageNet 上获得了 87.1％的 top-1 准确性，并在语言任务上优于默认配置的 BERT
PDF2 years ago
CVPR神经网络压缩中的随机通道剪枝再探讨
该研究采用随机搜索算法确定裁剪神经网络中通道的配置，比较各种方法的表现，结果发现在这种设置下没有明显的优胜者，这倾向于深入研究通道配置搜索方法。
PDF2 years ago
MM量子绝热质因数分解问题的难实例学习
采用一种深度强化学习（RL）方法配置自适应量子因子分解算法，该算法的效果得到了显著提高，概率分布更加均匀，具有可扩展性，最小化了额外的训练成本。
PDF3 years ago
MMAuto-Surprise: 一款使用 Tree of Parzens Estimator (TPE) 优化的自动化推荐系统 (AutoRecSys) 库
Auto-Surprise 是一款自动化推荐系统库，相较于 Surprise 推荐系统库，Auto-Surprise 可以更好地进行算法选择和配置，并在影片评级数据集、图书交叉数据集和 Jester 数据集方面表现更好，同时还可以选择运行时
PDF4 years ago
AAAIABC：在大规模数据集上高效选择机器学习配置
研究了在给定一组配置和一个大的数据集随机划分为训练和测试集的情况下，如何在训练集上训练以获取近似最高测试精度的最佳配置，使用置信区间（CI）-based 渐进采样和剪枝策略，能够保证小的精度损失。与使用完整数据寻找精确最佳配置相比，我们的解
PDF6 years ago
自动驾驶汽车应该在何处放置激光雷达？- 一种最优设计方法
本文研究了实现有效性最大化的 LiDAR 配置问题，提出了一种简单易于评估的成本函数并采用基于立方体的方法，证明了所提出的成本函数是一个适合的代理对象检测率，并使用人工蜂群进化算法计算成本函数，实验证明了该成本函数有效且成本效益配置。
PDF6 years ago
用于集成学习的贝叶斯超参数优化
本文提出了一种基于贝叶斯优化的机器学习集成方法，通过优化固定大小组成的集成分类器的每个分类器的超参数配置，考虑了与其他模型的交互作用来评估性能，表明该方法比最佳单个模型和标准贝叶斯优化生成的模型的贪心集成构造更好。
PDF8 years ago
球面上点的普遍最优分布
研究了在单位球面上，通过一定的构造方法得到的具有球形设计的尖锐配置对于大部分势函数都是全局极小值，这些势函数包括 E8 和 Leech 格子的最小向量。
PDF18 years ago