network capacity | BriefGPT

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基于可分离性的泛化量化方法：哪一层最佳？
评估深度学习模型在新颖数据上的泛化能力，通过对神经网络各层的性能评估，发现高分类准确性并不意味着高泛化能力，深层网络不总是最好的泛化模型，对模型不同层的泛化能力进行了探讨。
PDF2 months ago
提高可认证鲁棒性的配方：容量与数据
通过使用新技术、设计优化和先前工作的综合综合，我们能够显著提高确定性认证方法在各种基准数据集上的最新鲜准确性，并扩展了扰动范围大小，尤其是通过在现有最新雅可比约束控制的 ResNet 架构末端添加大型 “Cholesky - 正交化残差稠密
PDF9 months ago
大规模随机循环神经网络的高保真视频预测
该研究通过进行大规模的实证研究，针对视频帧预测问题，提出了一种不同于以往手工设计架构的方法：尽可能地降低归纳偏差，同时最大化网络容量，该方法表现良好并在三个不同数据集上进行了验证：建模物体交互、建模人类运动和建模汽车驾驶。
PDF5 years ago
ICLR大规模对抗训练的有趣特性
通过研究对抗训练的诊断要素，本文发现了两个有趣的性质：一是在对抗训练中批量归一化可能会阻碍网络获得强鲁棒性，而分别对训练集中的干净图片和对抗图片进行归一化可以提高鲁棒性；二是相较于传统分类任务，对抗学习对更深的网络层级有更高的需求，这一点可
PDF5 years ago
ICML深度强化学习在互联网拥塞控制中的应用
该研究利用深度强化学习（RL）算法解决互联网拥塞控制问题，成果表明该 RL 指导拥塞控制方法在数据流量和网络环境的复杂模式识别方面性能卓越但也需要解决公平性、安全性、泛化问题。此外，研究提出基于 OpenAI Gym 接口的测试套件，以促进
PDF6 years ago
MM3GPP NR 毫米波独立式和非独立式波束管理
讨论了使用 mmWave 频段的无线通信系统中的波束管理问题，包括 3GPP 在 NR 规范中提出的不同操作，以及不同方案的性能比较和波束管理框架中最重要参数的设计见解。
PDF6 years ago
MM大规模小区网络中的可扩展频谱分配和用户关联
通过对运行速度缓慢的密集部署的小型基站进行交互用户关联和频谱分配来开发可扩展的框架，以满足给定的流量统计需求。通过将频谱划分给所有可能的主动访问点 (AP) 的传输模式来首先将联合用户关联和频谱分配表述为凸优化问题。
PDF7 years ago
毫米波蜂窝网络最优移交决策的 MDP 模型
本文提出了一种基于 Markov 决策过程的移动网络小区选择算法，针对 mmWave 频段信道状态的不稳定性进行了优化，模拟结果表明该算法提升了网络容量和服务质量。
PDF9 years ago
局部等距性质在网络中的短期记忆容量
研究了随机连接的线性网络对于执行近似稀疏输入信号的短期记忆（STM）的容量，利用了压缩感知结果提供了严格的非渐近恢复保证，量化了输入稀疏级别、输入稀疏基、网络特性对系统容量的影响，证明网络内存容量可以与节点数量超线性地扩展，并且在某些情况下
PDF11 years ago
通过索引编码实现拓扑干扰管理
探讨了线性干扰网络，包括有线和无线网络，研究表明网络容量和自由度上限都受到索引编码问题容量的限制。干扰对齐视角被用来将现有的索引编码解决方案转化为有线网络容量和无线网络自由度解决方案，并找到三个问题不同类别的新统一解决方案。
PDF11 years ago