lagrange multiplier | BriefGPT

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灵活的变分信息瓶颈：通过单次训练实现多样压缩
本研究提出了一种创新的分类任务框架，称为 Flexible Variational Information Bottleneck (FVIB)，通过单一、高效的训练可以获取在所有 $eta$ 值上的最优模型，并且在校准性能方面优于其他信息
PDF5 months ago
应用拉格朗日乘子的受限贝叶斯优化在功率晶体管设计中的应用
提出一种新颖的受限贝叶斯优化（BO）算法，用于优化侧向扩散金属氧化物半导体（LDMOS）晶体管的设计过程，实现目标击穿电压（BV）。通过引入拉格朗日乘子，将受限 BO 问题转化为传统 BO 问题，并将拉格朗日函数设置为 BO 的目标函数。利
PDFa year ago
基于大型智能表面辅助的无线通信系统信道估计
本文研究了智能大型表面辅助的无线通信系统中的信道估计问题，并开发了一种基于拉格朗日乘子和对偶上升的估计方案，以解决受限估计误差最小化问题，进而获得在低信噪比条件下比最小二乘方法提高 18% 的估计精度。
PDF5 years ago
ICCV带有条件自编码器的可变率深度图像压缩
该论文提出了一种基于条件自编码器的新型可变速率学习图像压缩框架，在一个网络中进行可变速率图像压缩，并提供拉格朗日乘子和量化 bin 大小两个速率控制参数，实验结果表明该模型提供了更好的率失真权衡。
PDF5 years ago
信息瓶颈的可学习性
本文提出 Information Bottleneck (IB) 方法用于表征学习。通过调整拉格朗日乘子 $eta$ 实现压缩和预测之间的平衡，同时为 IB-learnability 提供理论指导和适当的算法来估计最小 $eta$。作者
PDF5 years ago
NIPS深度强化学习的信息理论最优性原则
本文介绍了一种深度强化学习方法，借鉴信息论的概念，引入一种内在罚信号以鼓励减少 Q 值估计，为了确保高效且稳健的学习，同时还提出了一种新颖的 Lagrange 乘子调度方案，并在 Atari 上的实验结果表明，该算法在游戏表现和样本复杂度方
PDF7 years ago