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开放世界中元特性驱动下的量子学习与基本认知
这篇论文提出了一个开放世界模型和元特征系统，专注于在新旧世界之间的客观特征分布差异的基本识别，并通过元特征的牵引力实现了对新旧世界中学习能力的量子隧穿效应。该模型在学习新知识方面表现出色（以行人重识别数据集为例），最高可达 96.71％的准
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7 months ago
深度神经网络中广义 Mini-batch 梯度下降法的逐点收敛定理
本文通过构建深度神经网络，并使用 mini-batch 梯度下降法在 ReLU-DNN 中对非平滑指示器函数进行训练，证明了该网络具有逐点收敛性。
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a year ago
低资源学习的挑战性基准测试
通过提出一个更具挑战性的标准 hardBench，通过 11 个数据集，包括 3 个计算机视觉（CV）数据集和 8 个自然语言处理（NLP）数据集，研究表明目前模型的弱点，尤其是在低资源学习困难的情况下，证明了现有模型与人类性能水平之间仍然
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a year ago
ICML
多阶段强化学习中关键时期的重要性
该研究提出了一种多阶段强化学习策略，以强调在关键时期周围找到合适的刺激以形成奖励，从而提高 AI 代理的性能、效率和稳定性。
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2 years ago
用带偏正则化的学习 - 学习随机梯度下降算法
本文研究了学会学习的问题：推断出适用于从未知分布中抽样的任务的学习算法。作为算法类别，我们考虑正则化真实风险的随机梯度下降。我们提出了一个元算法，增量地更新偏置，从而解决了从一系列任务中估算偏置的问题。我们的结果表明，当任务数量增加且方差相
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5 years ago
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