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determinism
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神经网络训练中的随机性：工具的影响特征化
本研究发现，选择的工具如何引入随机性影响深度神经网络的训练，而非确定性的工具对模型的性能影响是复杂的，机器学习中的确定性工具对于 AI 的安全至关重要，但保证确定性的成本因神经网络架构和硬件类型而异。
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3 years ago
高效同步深度强化学习
本文介绍了一种基于高吞吐量、同步深度强化学习的方法（HTS-RL），通过并发地进行学习和推断来提高数据处理效率，同时通过避免陈旧政策和保持完全确定性的异步交互方式来提高稳定性和样本效率。我们通过在 Atari 游戏和 Google 研究足球
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4 years ago
ICML
关于在算术电路中放宽确定性的研究
本文提供了一种形式基础，可以在其中比较 AC 的变体，从而使它们的各种属性的作用和语义更加透明。本文还为 AC 提供了新的结果，包括具有和没有确定性的 AC 之间的指数分离；完备性和不完备性结果；以及计算最可能的解释时 (MPEs) 的可处
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7 years ago
结构化信息传递
本文提出了结构化消息传递（SMP），这是一种统一的近似推理算法框架，它利用诸如代数决策图和稀疏哈希表等结构化表示。我们人为地引入特定上下文独立性和确定性，以充分利用结构化表示的威力。我们的新算法引入了一些有趣的偏差方差权衡，并通过实验评估了
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11 years ago
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