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提升软 Q 学习
一个代理人利用过去经验来高效解决新任务的能力是关键，本研究聚焦于使用值函数估计来获得对新任务解的零 - shot 近似。我们展示了在软 Q-learning 中，任何值函数估计都可以用来导出对最优值函数的双边界限。得出的界限带来了新的提升训
PDF10 days ago
FedFa：一种用于联邦学习的完全异步训练范式
FedFa 是一种完全异步的训练范式，通过在服务器上使用少量缓冲结果进行参数更新，可以确保联邦学习的模型收敛并完全消除等待时间，实验证明该方法在 IID 和 Non-IID 场景下相较于同步和半异步策略提高了 6 倍和 4 倍的训练性能，并
PDF3 months ago
学习最优潮流：环境设计的重要性
解决最优功率流问题的强化学习在开放式电力系统建模与优化问题领域显示出了巨大的潜力，然而，如何准确地将最优功率流问题构建为一个强化学习环境的问题，该领域的研究存在明显的分歧。本文通过收集和实现关于训练数据、观测空间、回合定义以及奖励函数选择的
PDF3 months ago
一种针对线性神经网络的新阐释
线性回归和神经网络广泛用于建模数据。我们提出的研究中，通过对 LNN 的优化分析和与线性回归在合成噪声数据集上的性能比较，证明了没有激活函数的神经网络在训练和测试性能方面都会降低。
PDF6 months ago
谋划中的人工智能：AIs 是否会在训练过程中假装对齐以获取权力？
通过对高级人工智能（AI）进行训练是否会导致后期谋取权力的行为进行检查，研究报告得出结论认为谋划是使用基线机器学习方法训练目标导向的高级 AI 以谋取权力的一种令人担心的可能结果，而进行训练是谋取权力的一种良好策略，研究报告提出了进一步探索
PDF8 months ago
大规模语言模型训练的优化网络架构
该研究挑战了用于训练大型语言模型的任意 - 任意网络建立的现有范式，通过展示语言模型表现出一种独特的通信模式，其中只有小组 GPU 之间需要高带宽的任意 - 任意通信，以实现近乎最优的训练性能。研究提出了一种新的网络架构，与语言模型的通信需
PDFa year ago
无人机辅助联邦边缘学习中的集成感知、计算和通信
本文提出了一种基于无线传感的、人体运动识别的具体案例研究，通过联合优化无人机部署、综合感知、计算和通信资源，解决 FEEL 的联邦学习问题。
PDFa year ago
基于特征值的神经常微分方程：解决神经常微分方程稳定性和收敛性问题
本研究提出了一种基于特定解算器或应用程序相关边界条件的 ODE 属性的方法来改善 NeuralODE 的稳定性和收敛性，该方法在线性和非线性系统模型中演示了其稳健性以及对局部极小值，不稳定性和稀疏数据样本具有显着的改进并提高了训练的性能。
PDFa year ago
自主学习上下文的自定节奏上下文评估
通过自适应学习实现自我生成任务课程，从而提高强化学习智能体的泛化能力并加速训练性能。
PDF3 years ago
使用行为克隆玩 Minecraft
本文讲述了我们参加 MineRL 2019 比赛的经历，我们使用行为克隆的算法来预测人类玩家的行动并在最终排名中获得了第五名，同时我们也发现了这种方法性能会根据训练停止的时间而有明显变化，我们进行了更多的实验来研究不同的工程决策对性能的影响
PDF4 years ago
梯度集中：一种深度神经网络新的优化技术
本文提出了一种新型优化方案 —— 梯度集中（Gradient Centralization，GC），通过将梯度向量集中到零均值来优化神经网络训练，这可以被视为一种具有约束损失函数的投影梯度下降法，实验证明它能够显著优化深度神经网络的泛化能力
PDF4 years ago
基于对抗学习的互动感知多智能体跟踪和概率行为预测
使用对抗生成网络 (GAN) 提出一个通用的多智能体概率预测和跟踪框架，可以更好的对多个实体之间的交互行为进行预测，并在实际车辆行为预测中取得了比传统监督学习更好的性能。
PDF5 years ago
神经网络二元分类的损失曲面理解
针对单层神经网络的拟合损失函数，研究神经网络算法中局部极小值的性质，提出当神经元是严格凸函数并且代理损失函数是铰链损失函数的平滑版本时，在所有局部极小值处训练误差为零的条件。同时，通过反例表明当损失函数替换为二次损失或逻辑损失时，该结论可能
PDF6 years ago
利用 GPS 训练数据和机器学习在足球中实现有效的伤病预测
本研究以 GPS 测量和机器学习为基础，提出了一种基于多维度方法的足球受伤预测方法，并以实际案例说明其准确性和可解释性，为评价和解释职业足球中受伤风险和训练表现之间的复杂关系提供了一组简单实用的规则。
PDF7 years ago
机器学习中自适应梯度方法的边际价值
本文研究了使用自适应优化方法训练深度神经网络的表现，提出了一些简单超参数问题，发现自适应方法得到的结果往往比梯度下降方法差，甚至可能导致结果更糟糕，建议实践者重新考虑使用自适应方法训练神经网络。
PDF7 years ago
训练条件随机场的非均匀随机平均梯度方法
我们运用随机平均梯度（SAG）算法来训练条件随机场（CRFs）。我们提出了一种实用的实现方法，利用 CRF 梯度中的结构来降低这种线性收敛随机梯度方法的内存需求，提出了一种非均匀采样方案，极大地提高了实际性能，并通过非均匀采样分析了 SAG
PDF9 years ago