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dual formulation
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简单结构矩阵分解的双对偶体积最大化
通过利用对偶 / 极性概念将最小体积的单纯结构矩阵因式分解问题转化为对偶空间中的最大体积问题，本研究证明了最大体积的对偶问题具有可辨识性，并基于该对偶形式提供了一种新颖的优化方法，将两个现有的 SSMF 算法家族 —— 体积最小化和面确定
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3 months ago
使用集成深度神经网络在无人机辅助网络中最小化信息年龄
该论文研究了在无人机辅助网络中的信息时代（Age-of-Information，AoI）问题，并通过优化无人机的停止位置和设备选择概率来最小化设备之间的平均 AoI。为了解决这个问题，论文首先推导了一个包括设备选择概率的平均 AoI 的闭合
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10 months ago
ICML
深度学习的双高斯牛顿方向
通过利用深度学习目标的结构，即凸损失函数和非线性网络的组合，我们研究了借鉴类高斯 - 牛顿方法的好处，以便通过部分线性化的思想，导出比随机梯度更好的方向神经元，通过其对偶式给出这些方向神经元的计算好处并带来新的见解。我们证明了所得到的方向神
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a year ago
一种通用的分布式双坐标优化框架用于正则化损失最小化
本文提出了一个新的分布式双重正则化损失函数最小化问题的方法，可以直接处理数据并行性，并允许系统地导出二次坐标优化过程。通过这个新的公式，我们开发了分布式替代双重最大化（DADM）的加速版本，并提供了理论上的性能分析，发现其性能明显优于以前的
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8 years ago
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