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使用 Fitzpatrick Losses 学习
引入了 Fitzpatrick 损失函数，它是一种基于 Fitzpatrick 函数的新型凸损失函数，与 Fenchel-Young 损失函数具有相同的链接函数，但更紧致，同时保持预测的链接函数。
PDFa month ago
稀疏和结构化 Hopfield 网络
利用 Fenchel-Young 损失函数，我们提出了一种稀疏 Hopfield 网络的统一框架，该网络与 transformers 中的 attention 有关，通过端到端可微分的稀疏变换实现更新规则，进而揭示了损失边界、稀疏性和准确内
PDF5 months ago
利用 Fenchel-Young 损失和改进的替代遗憾实现的在线结构化预测与在线多类别分类与逻辑损失
该研究在在线结构预测中应用了 Fenchel-Young loss 以及随机解码方法，并通过引入利用替代差距框架获得了有限的代价后悔界限，对多类别分类问题中的在线多类别分类进行了改进，得到了精确度以域直径的对数因子优化的有限代价后悔界限。
PDF5 months ago
ACL稀疏 Seq2Seq 搜索空间的平滑和缩小
本研究发现基于 entmax 的模型具有很好的解决翻译中的 “cat got your tongue” 问题的能力，同时该模型也可以处理诸如跨语言形态学和机器翻译等任务，并且引入了一种更广泛的正则化技术 Fenchel-Young loss
PDF3 years ago
Fenchel-Young 损失函数的学习
本文介绍了一种用于构建基于正则化预测函数的凸损失函数的泛化方法 ——Fenchel-Young 损失，并深入研究了其性质，包括与稀疏性、广义熵和分离边界之间的新联系，从而揭示了许多著名损失函数的统一性并方便地创建新的损失函数。此外，本文还推
PDF5 years ago
使用 Fenchel-Young Loss 函数学习分类器：广义熵、边际和算法
本文研究了一种通用的凸损失函数构造方式：Fenchel-Young losses，分析了它们的特性，并表明这种构造方式统一了许多著名的损失函数，并能轻松创建有用的新函数；Fenchel-Young losses 来源于广义熵的特性，包括 S
PDF6 years ago