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MBR 从始至终：通过极小贝叶斯风险的视角探讨现代生成技术
最小贝叶斯风险（MBR）解码是一种选择机器学习系统输出的方法，不是基于最高概率的输出，而是基于多个候选项中具有最低风险（预期误差）的输出。本文首先介绍了该方法和最近的文献，证明了一些最近的方法可以被写成 MBR 的特例，为这些方法的性能提供
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9 months ago
具有普遍单调误差的普遍一致学习规则
我们提出了一种普遍一致的学习规则，其期望误差在每个数据分布下随样本量单调非增。该规则是一种完全确定性的、数据依赖的划分规则，使用循环顺序在任意域（标准 Borel 空间）中构建。其核心思想是只在每个步骤中对那些表现出足够经验多样性的循环区间
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3 years ago
HDMM: 在差分隐私下优化高维统计查询的误差
本文介绍了高维矩阵机制（HDMM），它是一种用于回答谓词计数查询的差分隐私算法。HDMM 使用紧凑的隐含矩阵表示查询工作负载，并利用此表示来高效地优化差分隐私算法的子集，从而呈现出低期望误差和不偏倚结果。在实证上，HDMM 能够高效地回答查
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3 years ago
别再纠结学习率了
本文提出了一种自动调整多个学习率的方法，以使期望误差最小化，该方法依赖于样本之间的局部梯度变化，并在凸学习任务和非凸学习任务中证明了该算法具有与 SGD 或其他自适应方法相同的性能。
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12 years ago
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