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不设计，学习：一种可训练的生成式 LLM 不确定性估计评分函数
本研究引入了可学习的响应评分函数（LARS）用于生成式大型语言模型中的不确定性估计（UE）。我们提出了 LARS，它利用监督数据来捕捉令牌和概率之间的复杂依赖关系，从而在计算生成物的不确定性时产生更可靠和校准的响应评分。我们在多个数据集上进
PDF17 days ago
路径稀疏 Lasso 的量子算法
我们提出了一种新颖的量子高维线性回归算法，基于经典的 LARS（最小角度回归）路径算法，通过引入量子求解子程序和近似量子最小寻找子程序，实现在目标参数变化时得到完整的正则化路径，以相对比较快的速度实现了二次加速。我们的研究还证明了 LARS
PDF6 months ago
重新审视 LARS 用于大批量训练神经网络的泛化
通过实验分析研究了大规模批量学习中两种优化器（LARS 和 LAMB）的行为以及热身技术在其中的必要性，并在此基础上提出了一种名为 Time Varying LARS (TVLARS) 的新算法，该算法在初始阶段实现了稳定训练，无需热身技术
PDF9 months ago
ICCVLaRS：多样性全景海上障碍物检测数据集与基准
通过新的数据集 LaRS，我们提供了第一个海洋全景障碍物检测基准，涵盖了湖泊、河流和海洋场景，并提供了最大的多样性录制位置、场景类型、障碍物类别和获取条件。LaRS 数据集由包含 4000 多个像素标记关键帧组成，具有九个先前帧，以利用时间
PDFa year ago
使用存在性规则追踪流
研究如何通过对临时流数据进行查询应答来研究与存在性规则推理的推理方法，提出了基于 LARS 的方法，该方法支持存在性规则，同时通过引入合适的时间无环性概念来保证规则的可决定性。
PDF2 years ago
使用 Laser 的表达性流推理
Laser 是一种新的 reasoner，它支持扩展 Answer Set Programming（ASP）的 LARS 逻辑的实用、非平凡片段，并实现了一种新颖的评估过程，从而使表达式带注解，以避免在多个时间点重复计算，进而实现对大流的表
PDF7 years ago
最小角度回归
该论文介绍了一种新的模型选择算法 Least Angle Regression (LARS) 及其扩展 Lasso，其可以通过一个数据集来选择一个更简单的线性模型，有效地预测响应变量，同时可以保证绝对回归系数之和。
PDF20 years ago