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搜索结果 - 4
ICML
随机动作 vs 随机策略:基于模型的直接策略搜索的引导
本文研究了初始数据收集方法对动态模型学习的影响,并比较了两个文献中使用的初始化方法,结果表明任务依赖因素可能对每种方法都有害,建议探索混合方法。
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2 years ago
EMNLP
一个单层随机加权 Transformer 中隐藏了什么?
通过对单层随机权重神经网络应用不同的二值掩模,我们发现这些子网络在机器翻译任务上可以实现惊人的性能,同时又不需要修改初始权重;我们还证明了更大更深的 Transformer 和不同初始化方法的有效性,这些发现可以匹敌训练过的 Transfo
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3 years ago
KDD
高斯混合模型的自适应种子
我们提出了用于多元高斯混合模型期望 - 最大化算法的新初始化方法,这些方法是 K-means++ 初始化和 Gonzalez 算法的改进。我们的方法旨在弥合简单随机和高度依赖超参数选择的复杂方法之间的差距,并且我们的广泛实验表明:与将原始
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11 years ago
K-Means 聚类算法高效初始化方法的比较研究
本研究探讨了 K-means 算法及其初始化方法在聚类方面的应用,比较了 8 种常用线性时间复杂度的初始化方法,并使用各种性能指标对各种数据集进行了测试和分析, 结论表明,当前通用的初始化方法表现不佳,并且有更好的替代方案。
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12 years ago
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