parameter space | BriefGPT - AI 论文速递

关键词parameter space

搜索结果 - 28

ICLR客观景观的内在维度测量
本文研究神经网络的困难难度和最小描述长度，通过在一个较小的随机空间中训练网络，我们测量特定数据集上的内在维度，得出具有大不同规模的模型的数据集内在维度基本相同，以及压缩网络是可以实现的。
PDF6 years ago
深度学习中优化与隐式正则化的几何学
本文通过展示泛化能力不受网络大小控制，而受其他隐含控制方法控制的方式，阐述了优化在深度学习模型泛化中的至关重要性，并通过研究深度网络参数空间的几何和设计一种调整到此空间的最优化算法来改善泛化能力。
PDF7 years ago
深度网络可通过尖利极小化实现泛化
本文研究探讨深度学习的通用性，以及诸如损失函数的可行性等问题，并对深度网络中的对称性和参数空间等方面进行了分析。
PDF7 years ago
用 Thompson 取样算法学习参数化的马尔可夫决策过程
本研究提出了一种基于 Thompson 取样的强化学习算法，针对参数化的 Markov 决策过程，通过贝叶斯方法进行训练，在一般参数空间的先验分布中可以获得频率挽回上限。结果显示，选择次优动作的时间段的数量随时间对数成比例增长，这取决于参数
PDF10 years ago
用于引力波天文学的 174 个双黑洞模拟目录
本文介绍了一个公开的目录，其中包含 174 个数值二进制黑洞模拟，包括 91 个进动二进制，质量比高达 8:1，轨道偏心率从几个百分比到 10^{-5}，黑洞自旋高达理论最大值的 98％，放射能量高达初始质量的 11.1％。我们在两个新的
PDF11 years ago
关于 EM 算法及其近端推广问题
本文从邻近点算法的角度分析了著名的 EM 算法，研究了 EM 过程的新类型泛化 ——Kullback-proximal 算法，并对聚类点的情况进行了详细分析，尤其是当一些聚类点位于参数空间边界上时。
PDF12 years ago
一种用于不可分函数的线性时间自然进化策略
本研究提出了一种新颖的自然进化策略 (R1-NES) 算法，其使用搜索分布协方差矩阵的低秩近似，可以在参数空间线性时间内计算自然梯度，优于传统算法求解高维非可分离问题的能力，在 Rosenbrock 函数 (512 维) 中取得了最好的结果
PDF13 years ago
在泊松过程的背景假设测试中，纳入系统不确定性时计算统计显著性的三种方法比较评估
本文讨论新的源在底数过程中的存在的假设测试问题，并评估三类算法在不同参数空间下的表现。推荐使用基于 Poisson 均值比率的频率测试算法。
PDF17 years ago