BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
global optima
搜索结果 - 4
ICML
最大编码速率削减的全局几何分析
学习结构化和紧凑的深度表示的目标是最大编码速率降低（MCR^2），近来在完全可解释和高效的深度网络架构的推导中引起了越来越多的关注。本文对 MCR^2 问题的所有局部和全局最优解以及其他类型的临界点的性质进行了完全的刻画。通过理论分析和实验
→
PDF
a month ago
迈向适度的过度参数化：为训练浅层神经网络提供全局收敛保证
本文探讨了神经网络的过度参数化现象对于梯度下降收敛至全域最优解所需的程度及类型，并结合实验结果以浅层神经网络和平滑激活函数为例，证明了只需参数数量高于数据集大小的平方根时，梯度下降随机初始化即可收敛至全域最优解。
PDF
5 years ago
NIPS
非凸 Burer-Monteiro 方法在光滑半定规划中的应用
本文研究了一类包括最大割、随机块模型社区检测、鲁棒 PCA、相位恢复和旋转同步等应用的半定规划 SDP，表明以 Burer-Monteiro 公式为代表的低秩 SDP 几乎从不具有虚假的局部最优解。
PDF
8 years ago
消息传递算法：重新参数化和分割
本文系统研究了局部和 / 或全局最优解的收敛充分条件，提供了基于图覆盖的这些最优解的组合特征，并描述了一种新的收敛合理的消息传递算法，其推导统一了许多已知的收敛消息传递算法。
PDF
14 years ago
Prev
Next