non-linear | BriefGPT - AI 论文速递

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用非线性力量击打 “探测性” 及更多
通过使用非线性结构探测器来研究编码信息的结构特点，这篇论文提出了一种简化而有效的非线性结构探测器设计，并设计了一个可视化框架来定性地评估句子中两个词之间的连接强度，并用于探索 BERT 在各层中编码的依赖关系树的结构。研究发现，径向基函数（
PDF4 months ago
使用梯度下降解决非常数核函数的核岭回归
通过使用迭代方法并在训练过程中逐渐减小带宽，我们可以解决内核岭回归中的超参数选择问题，并取得优于使用常数带宽的结果。同时，我们证明了这种方法不仅能够实现训练误差为零且具有良好泛化性能，还能产生双下降现象，这些特征在常数带宽的内核岭回归和神经
PDF8 months ago
文本演化中的利用和探索。量化写作过程中的规划和翻译流
通过记录一组科学写作工作坊中 60 多位初级科研人员的写作过程并从中发现了创意转换和创意检验两个非线性过程，我们揭示了写作过程的复杂性，并提出了新的度量，为更具创造力和影响力的写作过程提供了支持。
PDFa year ago
合并阶梯性质：SGD 学习两层神经网络上稀疏函数的必要且近乎充分条件
本文研究基于 SGD 算法在均场方案下训练的二层神经网络，探讨神经网络如何处理高维数据并适应低维潜在结构的问题，提出了 “合并阶梯” 属性是这种学习方式的必要条件，同时证明了线性方法无法高效地学习这种类别的函数。
PDF2 years ago
ICLR不变风险最小化的风险
在此篇文章中，我们首次针对分类下不变风险最小化 (IRM) 目标以及其最近提出的替代方案，采用自然且广泛的模型进行分析。我们发现在线性情况下，存在简单的条件使最优解成功或更常见的是失败，以至于无法恢复最优的不变预测器。此外，我们还展示了非线
PDF4 years ago
探讨线性子空间假设在缓解性别偏见中的应用
该研究针对词嵌入中的性别偏见进行了研究，通过构建线性子空间的方法来消除偏见，而我们则提出了基于核函数的非线性方法，并分析了线性子空间偏见消除的合理性。
PDF4 years ago
基于几何引导的密集透视网络用于语音驱动的面部动画
本文介绍一种名为几何引导密集透视网络（GDPnet）的深度学习架构，该架构具有高鲁棒性和能够实现说话者无关和非线性人脸动画，该方法在公共数据集和真实扫描数据集上都表现出优越性。
PDF4 years ago
深度神经网络 MNIST 分类任务的非线性激活函数比较
本文介绍了常见的非线性激活函数，并对它们的特点进行了评估。同时，分析了深层神经网络及其与权重初始化方法的关系，其中将特别关注节点的入度和出度对整个网络的影响。
PDF6 years ago
基于最大似然的 CMA-ES 超参数在线自适应调整
本文研究了 CMA-ES 的在线自适应方法 self-CMA-ES，旨在优化连续非线性问题的超参数设置，实验结果表明 self-CMA-ES 可以使得优化性能接近最优设置。
PDF10 years ago
一种计算效率高且适用于大规模优化的有限内存 CMA-ES 算法
提出了一种基于有限内存协方差矩阵自适应进化策略的大规模优化方法 LM-CMA-ES，将协方差矩阵分解成乔洛斯基因子可以将采样的时间和内存复杂度降至 O (mn)，适合于处理非线性连续域的优化问题。
PDF10 years ago