fast convergence | BriefGPT

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面向公平高效的基于学习的拥塞控制
Astraea 是一种基于深度强化学习的拥塞控制算法，通过多智能体框架并在训练过程中显式优化收敛性质，以实现公平性和稳定性的快速收敛。
PDF4 months ago
ICML迭代式机器教学
本文探讨了机器教学的逆问题，提出了一种新的范例，即学习者使用迭代算法，教师可以根据学习者当前的表现顺序地、智能地提供示例。它着重于实现学习者模型的快速收敛，可以通过设计教学算法减少教学示例并比没有教师进行教学的学习实现更快的收敛。
PDF7 years ago
自适应 ADMM 算法中的谱惩罚参数选择
本研究提出了一种自适应调节罚项参数的方法，使得交替方向乘子法 (ADMM) 得以快速收敛，从而提高了其可靠性和自动化水平。结果表明，这种自适应 ADMM (AADMM) 算法可以相对缓解 ADMM 算法在惩罚因子调节方面存在的问题，并同时保
PDF8 years ago
加速随机梯度下降求解有限和最小化
本论文提出了一种优化方法，该方法融合了加速梯度下降、随机方差减少梯度的优点，适用于非强凸和强凸问题，并在效率和收敛速率上都有优异表现。
PDF9 years ago
插值分类器的快速学习率
研究揭示了插值分类器能够实现快速的过度贝叶斯风险收敛率，并证明了有时能够获得超快速收敛率，这与传统认知的最快收敛率为 $n^{-1}$ 不一致，而且通过最小化风险方法构造的分类器一般会收敛得更慢。
PDF17 years ago