training algorithm | BriefGPT

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MM无模型训练端到端通信系统
本文提出了一种使用神经网络自编码器进行端到端学习的通信系统的新的学习算法，该算法可以训练具有未知信道模型或具有不可微分组件的通信系统，并在软件定义无线电上实现，并在同轴电缆和无线信道上实现了最先进的性能。
PDF6 years ago
ECCVBi-Real Net: 将深度网络二值化以实现真实网络性能
本文研究了一比特卷积神经网络，通过使用 Bi-Real net 和新颖的训练算法来提高其表现能力和训练困难性，并在 ImageNet 上获得了 56.4％的 top-1 分类准确性，比现有技术提高了 10％以上。
PDF6 years ago
可扩展的分解层次变分自编码器训练
本文介绍一种基于变分推断的分层生成过程的因式分解分层变分自编码器（FHVAE）模型，该模型在许多语音应用方面已被证明可行，但其原始论文中提出的训练算法不适用于规模更大的数据集。本文提出了一种分层采样训练算法来解决这一问题，并对不同类型的数据
PDF6 years ago
NIPS用于训练 Tikhonov 正则化深度神经网络的收敛块坐标下降算法
本文提出了一种用于训练深度神经网络的光滑的多凸形式，该方法利用了凸分析中的近端点方法，开发了一个块协调下降（BCD）训练算法，证明了其具有全局收敛性和 R - 线性收敛速率，并在实验中展示了优于 Caffe 工具箱中所有随机梯度下降（SGD
PDF7 years ago
AAAI面向持续终身学习的可扩展回忆
本文提出一种新的可扩展体系结构和训练算法解决 Deep Learning 在 lifelong learning 场景中面临的挑战，尤其是在训练时间和内存限制下存储经验的问题，并在性能评估中取得了显著提升。
PDF7 years ago
通过模仿学习启发式搜索
使用 SaIL 特有的算法，训练启发式策略来遍历搜索树中的节点，以减少搜索次数。实验证明 SaIL 算法在实时规划环境中优于现有算法，这为学习体现 ' 快速找到可行解并随时间增量调整 ' 的启发式方法铺平了道路。
PDF7 years ago
潜在序列分解
本文提出了 LSD（潜在序列分解）框架，使用训练算法和解码算法，结合编码器和卷积网络进行语音识别，在 Wall Street Journal 的数据集上取得了优异的成果。
PDF8 years ago
FaceNet2ExpNet：针对表情识别规范化的深度人脸识别网络
本研究提出了一种名为 FaceNet2ExpNet 的新思想，通过静态图片训练表情识别网络，先预训练表情网络的卷积层，再添加全连接层联合训练，通过可视化结果表明该模型能够捕捉到更高层次的表情语义，实验证明该方法优于现有技术在四个公共数据库上
PDF8 years ago
面向能耗 - 准确性权衡的实时可配置深度神经网络
提出一种新的动态配置技术，可在运行时进行逐步的能量 - 精确度权衡，调整深度神经网络中通道数量，以响应时间、功率和准确性目标调整，并且我们对 MNIST、CIFAR-10 和 SVHN 数据集的三个知名网络进行了性能分析并证明，我们能够在三
PDF8 years ago