efficient implementation | BriefGPT

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雅可比下降多目标优化
我们提出了一种新的多目标优化算法，基于 Jacobian 下降方法，并设计了一个特定的汇集器来确保更新向量不与任何目标冲突，并且与每个梯度的范数成比例；我们在简单的图像分类任务中引入了实例风险最小化学习方法，实验展示了该方法相比于平均损失的
PDF11 days ago
机器人倒立摆平衡的连续控制问题的 Q 学习方法
该研究评估了一种离散动作空间强化学习方法（Q-learning）在机器人倒立摆平衡的连续控制问题中的应用。为了加快学习过程并克服直接在真实机器人系统上进行学习的技术困难，学习阶段在模拟环境中进行。通过对从真实系统获取的数据进行曲线拟合来推导
PDF7 months ago
增强即自动网络：面向医学图像分割的增强驱动对比多视角学习
该研究提出了一种高效的多视图学习框架，通过与各种变换的多个增强视图进行比较，对比学习不变的血管特征表示，以克服数据短缺问题并提高泛化能力，同时将注意机制集成到卷积神经网络中，用于进一步捕捉复杂的连续曲线状血管结构。该方法在 CHASE-DB
PDF8 months ago
CVPR正则化二阶影响以实现连续学习
该研究提出了一种利用影响函数建立的框架，识别了回放缓冲区的二阶影响，从而提出了新的选择目标，以规范它们，并提出了一种有效的实现方法。在多个连续学习基准测试中进行的实验表明，该方法优于现有的最先进方法。
PDFa year ago
高效神经网络推理量化方法综述
本文旨在综述深度神经网络计算中数值量化的方法和优缺点，囊括了使用固定整数值的优点、及降低 4x 到 8x 等现实应用中的实际结果，以及占用更少的内存和降低延迟的潜力。
PDF3 years ago
ICML使用 Geo2DR 学习图形的分布式表示
Geo2DR 是一个用于无监督学习的 Python 库，通过使用离散子结构模式和神经语言模型处理图形结构数据，并包含了基于 PyTorch 的流行图分解算法和神经语言模型的高效实现，有助于构建能够学习图的分布式表示的系统。该研究通过广泛使用
PDF4 years ago
高效简约迁移主动学习
本文提出一种基于新的优化问题的主动学习算法，在流式环境下，可有效地解决任何分类器表示和分类问题，且具有高效实现的特点，并证明了该算法比现有的所有满足前两个特点的算法更为优秀，并对所有高效的主动学习算法进行了第一次实验分析，评估了它们在不同场
PDF9 years ago
快速差分隐私矩阵分解
提出了一种简单的算法来实现可证明偏差私有性以及良好性能的差异性私人协作过滤。通过差分隐私和贝叶斯后验采样的新型连接方式，该算法可有效实现。同时，通过精细的系统设计和利用数据的幂律行为最大化 CPU 缓存带宽，我们可以在单个 PC 上以 8.
PDF9 years ago
通过中位数机制的交互式隐私保护
本文定义了一种新的交互式差分隐私机制 —— 中位数机制，用于回答任意谓词查询，该机制在相对固定的精度和隐私约束下，能够回答比以前已知的最佳交互隐私机制（Laplace 机制）处理的指数更多的查询。在概念上，中位数机制是第一个能够在交互式环境
PDF15 years ago