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处理多样化神经结构的图元网络
通过构建图形元网络，将权重从其他神经网络作为输入，我们的 Graph Metanetworks (GMNs) 方法解决了处理对称性和参数空间几何的困难，有效地推广到多种神经网络架构，并验证了其有效性。
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7 months ago
多维参数空间中的最优数据生成，使用贝叶斯优化
利用高斯过程回归和贝叶斯优化方法，我们提出了一种在复杂多维参数空间中构建高效数据库用于训练机器学习模型的新方法，该方法可以在资源有限的情况下提高模型精度并减少数据收集的工作量。
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7 months ago
基于贝叶斯优化的鲁棒模型预测控制在模型参数不确定性下的应用
提出了一种自适应优化方法，用于调整随机模型预测控制 (MPC) 的超参数，同时基于性能奖励估计转换模型参数的概率分布。用异方差噪声模型开发贝叶斯优化算法来处理超参数和动力学模型参数空间中的噪声变化。试验结果表明我们的方法可以得到更高的累积回
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2 years ago
NIPS
遗失建筑的探险家：基于核的贝叶斯优化在条件参数空间中的应用
通过定义一个新的核，包含给定结构中哪些参数是相关的信息，来改善模型质量和贝叶斯优化结果，用于在具有不同数量参数的结构中进行搜索。
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10 years ago
二次函数的非二次估计器
本研究考虑了在不是二次凸的参数空间上估计二次函数的问题，通过局部阈值法构造了最小极大风险优化程序，这些非二次规则有时即使最优二次规则收敛缓慢，也能够完全高效地实现估计，并且发现在估计二次函数时，非二次规则可能表现出不同的拐角现象。
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18 years ago
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