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优化自适应实验：遗憾最小化和最佳臂识别的统一方法
本文提出了一个统一的模型，同时考虑了实验内表现和实验后结果，为大规模人群中的最佳表现提供了一个清晰的理论，并揭示了一些新的洞见。
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5 months ago
SVBRDF 提取模型的 GPU 基准测试
通过深度学习的成熟度，在各个领域中其应用不断增加。同时，市场上各种类型的图形处理单元（GPU）变得更加丰富，这给用户选择带来了困难。为了实现特定任务的最佳性能，用户应该如何选择 GPU？虽然 GPU 架构的分析已经得到了深入研究，但现有的
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9 months ago
分布式机器学习中的数据收集委派
通过对去中心化机器学习生态系统的兴起的研究，我们研究了数据采集的委派。以契约理论为出发点，我们设计了能够处理两个基本机器学习挑战的最优和近似最优契约：模型质量评估的不确定性和关于任何模型最优性能的缺乏知识。我们展示了可以通过简单的线性契约解
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10 months ago
MM
Pyramid: 机器学习框架估计高层综合设计的最佳时机和资源使用
提出了一个基于机器学习的框架 Pyramid，通过使用已有的数据，大大提高了高级综合（HLS）所设计的硬件的性能优化，将复杂的 CAD 工具分析简单化，提高了预估工作的准确度。
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5 years ago
鲁棒多元均值估计：修剪均值的最优性
本文研究在随机向量有敌对污染的情况下，通过观测值估计其均值的问题，并介绍了一个多元的修剪均值估计器并证明了在极小条件下其具有最优性能。
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5 years ago
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