BriefGPT.xyz
Ask
alpha
关键词
linear predictor
搜索结果 - 5
MM
学习稳定 Koopman 算子的微分同胚方法
本研究提出了 Koopmanizing Flows 方法，它是一种新的连续时间框架，用于监督学习一类非线性动力学的线性预测器，可有效地解决寻找有意义的有限维表示以进行预测的问题，并在 LASA 手写字体基准测试中展示出卓越的功效。
PDF
3 years ago
不需要对比样本的自监督学习动态理解
在自监督学习中，我们提出一种名为 DirectPred 的新方法，该方法直接基于输入的统计信息而非梯度训练来设置线性预测器。在 ImageNet 上，该方法的表现与采用 BatchNorm 的更复杂的两层非线性预测器相当，且在 300 个
→
PDF
3 years ago
NIPS
随机原始 - 对偶法用于经验风险最小化，每次迭代复杂度为 O（1）
本文提出了新的随机原始对偶算法，用于解决具有线性预测器的正则化经验风险最小化问题。通过泰勒展开、凸组合和割平技巧得到具有较优复杂度和收敛性质的算法，进一步提出了方差减少版算法和数值实验表明该算法在高维问题上优于现有算法，收敛速度更快。
PDF
6 years ago
分布式多任务学习
本研究关注分布式多任务学习问题，提出了一种基于 debaised lasso 的通信高效估计方法，能够在高维空间中学习线性预测器，并与最佳集中式方法相媲美。
PDF
9 years ago
ICML
具有部分观测属性的有效学习
本文提出了一种高效的线性预测算法，用于从样本中仅看到少数属性的情况下学习，通过医学研究和数字识别数据的实验证明其精度高。
PDF
14 years ago
Prev
Next