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ICML
ReLU 网络的隐藏对称性
研究了前馈 ReLU 神经网络架构的参数空间，证明了对于没有窄于输入层的任何网络架构，都存在没有隐藏对称性的参数设置，并通过实验近似计算了不同网络架构在初始化时的功能维度。
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a year ago
应用内在动机技术于强化学习在难度较高的探索环境中的评估研究
本文旨在探讨强化学习中的探索问题以及先锋内在动机技术对不同设计因素的可变性和易感性的影响，强调这些设计方面的谨慎选择以及环境和任务的探索要求，以保证公正比较。
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2 years ago
彩票 “中奖券” 真的中了大奖吗？—— 对 “中奖券” 的合理性检验
本文重新定义了 Lottery Ticket Hypothesis 的概念，并通过大量实验进一步证明了优化超参以及架构特性和中奖模型的相关性，提出了相应的参数设置指南，以促进 Lottery Ticket Hypothesis 领域的研究进
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3 years ago
自适应变异率的运行时分析
本文提出了一个自适应版本的 (1,λ) 进化算法，并进行了严格的运行时间分析。结果表明，进化计算中的自适应可以在飞行中找到复杂的最优参数设置。同时，它证明了 Doerr、Gie?en、Witt 和 Yang~(GECCO~2017) 提出的
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6 years ago
稳健影响力最大化
本文研究了鲁棒社交网络算法的影响最大化问题，定义了鲁棒影响最大化框架，并提出了一种能够在多种影响模型和参数设置下提供保证的近似算法，该算法的性能在多组真实数据集上得到了验证。
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8 years ago
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