nonlinear function | BriefGPT

关键词nonlinear function

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基于低秩扩展卡尔曼滤波的神经网络在线学习
该研究提出了一种高效的在线近似贝叶斯推断算法，用于从可能的非静态数据流中估计非线性函数的参数，并通过使用后验精度矩阵的新型低秩加对角线分解，使每步成本与模型参数数量呈线性关系，与基于随机变分推断的方法相比，我们的方法是完全确定性的，不需要步
PDFa year ago
状态相关噪声的高斯过程用于随机控制
该论文考虑了使用高斯过程学习动态系统的残差模型不确定性的随机控制框架，其中残差模型不确定性包括非线性函数和状态相关噪声，并提出了一种后验高斯过程来近似残差模型不确定性和一种先验高斯过程来解释状态相关噪声，这两种高斯过程相互依赖并使用迭代算法
PDFa year ago
自蒸馏放大 Hilbert 空间中的正则化
本文首次提出了对于自蒸馏现象的理论分析，研究表明，通过逐渐限制基函数的数量，自蒸馏的迭代会通过调整正则化来修改解决方案，而经过几轮的自蒸馏可以减少过拟合，但是进一步的迭代可能导致欠拟合和性能下降。
PDF4 years ago
ICML朝向适合 K 均值算法的空间：同时进行深度学习与聚类
本文提出了一种利用深度神经网络实现联合降维和 K-means 聚类的方法，通过学习非线性函数的深度神经网络，以期获得更好的聚类和降维效果。
PDF8 years ago
高维单指数模型学习
提出了三种计算和统计效率高的算法来推断高维 Single Index Models (SIMs)，相对于广义线性模型（GLM）和低维 SIM 方法，实验证明了我们的方法具有更好的学习性能和优越性。
PDF9 years ago
随机组合梯度下降：最小化期望值函数组合的算法
通过提出一种随机复合梯度下降 (SCGD) 算法来解决最小化一个包含期望值或两个期望值函数组合的非线性函数的问题；该算法可以令 SCGD 收敛于凸优化问题的最优解，并且可以加速收敛于平稳点来解决非凸问题，进而解决学习、估计、动态规划等实践中
PDF10 years ago