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缓和网络
本文提出一种新的深度神经网络优化方法，通过使用逐渐变得更加非凸的平滑目标函数及控制复杂度的超参数，能在各种困难的优化任务中提高收敛表现并与神经网络连续化方法建立了联系。
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8 years ago
贝叶斯优化服务评估系统
本研究旨在通过建立一种评估框架来测试改动对于 SigOpt 优化服务的影响并实现快速变化和核心优化引擎的可靠性和鲁棒性。
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8 years ago
聚合任务的引导
该研究探讨了从多个代理中收集和聚合概率信息的问题，通过使用贝叶斯统计学的技术，将信心表示为代理观察到的样本数量，进而使用适当的评分规则收集代理的预测，实现了基于少量样本的聚合。
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10 years ago
带 t 学生分布似然的高斯过程回归
本文考虑了具有学生 - t 观测模型的高斯过程回归的鲁棒且高效的实现。我们还演示了标准 EP 无法收敛的情况，并提出了用于改善收敛的不同修改和替代算法。我们提出了一种健壮的实现，主要依赖于并行 EP 更新，并利用一种基于匹配矩的双环算法，在
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13 years ago
广义线性模型的超 - g 先验
本文针对广义线性模型的超参数，对其进行了推广，在灵活性上做了优化。任何连续的适当的超先验 f（g）都可以使用，引出了大量的超 - g 先验。本文提出了联合 Laplace 近似方法，可以快速而准确地推理模型的后验分布，同时提出了一种高效的且
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14 years ago
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