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离散折扣马尔可夫决策过程中熵正则化误差的尖锐估计
研究了无限时间跨度的离散折扣马尔可夫决策过程在熵正则化下引入的误差，证明了该误差在逆正则强度下按指数级别减小，在加权 KL 散度和值函数中均具有问题特定的指数。通过使用自然策略梯度方法中常见的黎曼度量来计算熵正则化马尔可夫决策过程的解与未正
PDFa month ago
基于软件的自动微分存在缺陷
软件开发中采用面向对象编程实现链式规则以进行自动微分，但由于得到的表达式未经简化容易导致误差不可控。
PDFa year ago
重新思考基于群体协助的离线策略强化学习
本文深入研究了结合 off-policy reinforcement learning 和 population-based optimization 两种算法的训练方法，在机器人运动任务中的实验结果表明 population data 的
PDFa year ago
MM从高温吉布斯态最优学习量子哈密顿量
本文研究了通过给定汉密尔顿量的吉布斯态，学习汉密尔顿量 H，以达到精度 ε 的问题。我们证明了当给定的汉密尔顿量属于更一般的类别时，我们的算法具有最优的样本复杂度和时间复杂度。此外，我们显示了几乎相同的算法可以用于从实时演化幺正算符 e^{
PDF3 years ago
AAAISCTN: 稀疏卷积 - Transformer 网络用于场景流估计
提出使用 Sparse Convolution-Transformer Network 及 point transformer module 用于场景流估计，相比之前方法能够更精确地匹配点云中的相应点，并显著优化误差至 0.038 和 0.
PDF3 years ago
推动胶囊网络的极限
Google Brain 提出了 Capsule Networks，它们通过使用向量输出来表示实体存在，与标量输出表示特征存在的常规 CNN 不同。我们的研究目的是测试 Capsule Networks 在不同的方法下的表现和表达性，包括测
PDF3 years ago
高效 " 通用凸优化的次梯度方法
介绍一种通过使用可行初始点和避免垂直向量投影的简单框架来生成可行迭代序列，并通过每次迭代的线搜索来维护可行性的子梯度方法，避免了传统子梯度法的实用性限制。该算法具有传统方法类似的收敛率，然而误差是相对测量而非绝对测量。
PDF8 years ago
凸优化中不精确近端梯度方法的收敛速率
本文探讨了使用近端梯度法优化平滑凸函数和非平滑凸函数的和时，如果在计算平滑项的梯度或非平滑项的邻近算子时存在误差，基本的近端梯度法和加速近端梯度法可以实现与没有错误的情况下相同的收敛率，前提是错误以适当的速度减小。使用这些速度，在一组结构稀
PDF13 years ago
交叉验证误差理论
本文探讨了预测实值属性算法的交叉验证测试误差理论，理论表明预测实值属性需要在简化和准确性之间取得平衡，并明确说明了如何达到平衡以最小化交叉验证误差。作者提出了一个通用理论，并为线性回归和基于实例的学习进行了详细阐述。
PDF22 years ago