lipschitz continuous | BriefGPT

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神经网络的执行预测
该研究提出一种执行预测框架，关注于找到稳定的分类器来影响他们要预测的数据；并且可以放松关于损失函数的假设，通过使用 Lipschitz 连续的预测数据分布。通过实验，该研究表明可以使用这种方法学习关于真实数据的神经网络分类器。
PDFa year ago
关于带有噪声的动量随机梯度下降法在机器学习中的收敛速率
本文研究了非凸优化中动量随机梯度下降 (MSGD) 算法的连续性版本，并证明了在目标函数满足 Lipschitz 连续性和 Polyak-Lojasiewicz 不等式的条件下，MSGD 算法的目标函数极限收敛指数级收敛，同时在给定摩擦参数
PDFa year ago
KDD通过柯西问题理解视觉 Transformers 的对抗稳健性
本文通过理论证明和实证分析，探讨了 Vision Transformers 模型的稳健性，证实其在抵抗自然干扰和强攻击方面优于卷积神经网络，并且证明了模型的 Lipschitz 连续性，进一步分析了模型的关键因素和结构，发现 Multi-h
PDF2 years ago
连续武装赌博机：函数空间视角
该论文研究了在更一般的平滑条件下使用 continuum-armed 摇臂赌博机优化未知的目标函数，包括优化 Lipschitz 连续的目标函数和具有 Besov 平滑性的目标函数，并在简单和累积后悔下导出了最小的极小值率。
PDF4 years ago
随机鞍点问题的泛化界
本文研究了随机鞍点问题的经验鞍点解的泛化界，证明了在具有 Lipschitz 连续和强凸强凹的目标函数的情况下，可以使用统一稳定性论证来建立一个 O（1/n）的泛化界，并在没有强凸性和没有有界域的情况下提供了泛化界。在马尔可夫决策过程中的批
PDF4 years ago
ReachNN: 神经网络控制系统的可达性分析
本篇研究论文提出了一种新的 reachability analysis 方法，通过 Bernstein 多项式可以验证具有广泛的激活函数形式的神经网络控制系统的安全性，同时基于 Lipschitz 连续性提供了理论误差界估计和实际采样误差界
PDF5 years ago
AutoShuffleNet：通过深度卷积神经网络中的精确 Lipschitz 连续惩罚学习排列矩阵
本文介绍了一种名为 AutoShuffleNet 的基于 ShuffleNet 的卷积神经网络架构，它使用学习的排列矩阵代替手动设计的频道重排，通过引入精确的 Lipschitz 连续非凸惩罚函数来实现高精度排列，可以提高 CIFAR-10
PDF5 years ago
结构化强化学习的探索
研究了基于有限状态和行动空间的强化学习问题，探讨了如何最小化次优（状态、行动）对的探索率。得出特定于问题的遗憾下限，并提出一种新的学习算法 DEL （Directed Exploration Learning），让算法的性能达到遗憾下限，且
PDF6 years ago
MM一种简单的并行算法，对于一般的凸规划问题具有 O（1/t）的收敛速率
本文研究具有一般凸目标函数和 Lipschitz 连续凸不等式约束函数的凸规划问题，并提出了一种简单的算法，用于实现 O (1/t) 的收敛速度。此外，该算法还可用于处理非线性约束条件。最终将该算法应用于多路径网络效用最大化问题，并产生具有
PDF9 years ago