regularized learning | BriefGPT

关键词regularized learning

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正则化学习下游戏中动态稳定性和战略稳定性的等效性
通过研究正则化的无悔学习方法在有限游戏中的长期行为，我们发现玩家的实际策略如何随时间演变的理解非常有限，同时发现只有严格纳什均衡是稳定吸引的，进而揭示了玩家的日常对策的集合有理性的特性。我们进一步刻画了相应集合的稳定和收敛速率，并表明基于熵
PDF8 months ago
奈斯托罗夫外推在非光滑优化的个体收敛中的强度
本文通过研究 Nesterov extrapolation 在 nonsmooth convex optimization 问题中的应用，提出了 individual convergence 方法。该方法可以通过直接修改 subgradie
PDF4 years ago
ICLR标签偏移下的领域自适应正则化学习
提出了一种基于正则化的学习算法 Regularized Learning under Label shifts (RLLS)，该算法能够校正源域和目标域之间标签分布的转移，通过估计带权重的源目标数据并训练分类器，并以此推导出分类器在目标域的
PDF5 years ago
ICML带偏移标签的适应性问题中，带偏差校准的最大似然方法最优
该研究探讨了如何解决标签转移问题，提出了一种称为最大似然算法的方法，并结合一种称为校准的类型来减少偏见，证明了最大似然算法的目标是凸的，出现了黑盒转移学习和标签转移下的正则化学习的方法。研究表明，最大似然算法结合适当的校准是一个有效的基线。
PDF5 years ago
对抗正则化学习中的循环
本文研究了零和博弈中正则化学习动态的耐久性并证明该系统的行为是 Poincaré 循环的
PDF7 years ago
核学习中的正则化
本文研究了在重现核希尔伯特空间中进行正则化学习情景时，如何在核函数的温和假设下获得最佳的错误率。研究发现，可以利用一种增长速度比 RKHS 规范中的标准二次增长慢得多的正则化项。
PDF14 years ago