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structural optimization
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具有校准的 Aleatoric 和 Epistemic 不确定性的图神经网络原子间势能集合在能量和力上的应用
通过训练和重新校准图神经网络集合模型，预测能量和力量可以生成准确的预测和校准的不确定性估计，这是首个在机器学习神经网络中考虑了获得能量和力量上的校准的认知和偶然性不确定性预测的完整框架。
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a year ago
基于编织的架构搜索
本文提出了一种基于编辫理论的神经网络结构优化方法，并应用编辫理论描述神经网络图结构，实现不同拓扑结构的神经网络构建。通过比较编辫理论模型、同质深度神经网络和随机交错层网络在分类问题中的表现结果，证明了编辫网络在分类问题上的优势。
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2 years ago
ICML
Learn2Hop: 通过学习在粗糙的景观上进行优化
本文提出了一种基于元学习的优化算法，适用于包含许多局部最小值的非凸损失表面优化问题，并重点研究了结构优化问题中的表现，实现了高效的探索和改进低能量最小值的速率，并在新任务上获得了效率提升。
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3 years ago
神经重新参数化改善结构优化
本文提出，使用神经网络所引入的函数隐式偏置以改善结构优化的参数化，通过优化神经网络参数来代替在网格上直接优化密度，使得优化结果更为理想，在 116 个结构优化任务中，我们的方法比最佳基线方法更为有效。
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5 years ago
凸优化：算法与复杂度
本文旨在介绍凸优化及其相应算法，包括黑盒优化，结构优化，随机优化以及非欧几里德设置下的机器学习算法。
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10 years ago
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