weak learners | BriefGPT - AI 论文速递

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AdaBoost 综述：和解视角以更好地理解其动态
通过整合多个弱学习器以构建强学习器，本论文综合了多个视角对 AdaBoost 算法的动态性进行探究，并将它们以相同的形式统一起来，旨在帮助非专业读者更好地理解 AdaBoost 的动态和各种视角之间的等价性和关联性。
PDF9 months ago
PREFER: 通过反馈 - 反思 - 优化进行提示集成学习
通过反馈 - 反思 - 完善的 PREFER 方法，我们提出了一种简单、通用、自动的方法来改进大型语言模型的性能，通过无监督生成新的提示来解决现有方法中存在的问题，并通过前向和后向思考的新型提示集成方法提高性能评估的稳定性。
PDF10 months ago
ICML一种带有理论证明的在线 Boosting 算法
本文研究了在线增强学习的任务，重点探讨在线弱分类器的不同之处，提出了一种新颖的在线增强算法，并通过理论分析设计了算法参数以及确定弱分类器个数等问题，实验结果表明所提出的算法比现有的在线算法效果更好。
PDF12 years ago
鲁棒 LogitBoost 和自适应基类（ABC）LogitBoost
本文提出了基于树分裂准则的鲁棒 Logitboost 算法，由此提出的 abc-logitboost 算法在多类别分类中表现优越，通过与 SVM 和深度学习等算法的比较进一步证明了其优越性。
PDF12 years ago
NIPSBoosting 的原始 - 对偶收敛分析
本文探讨了 Boosting 算法在包括 AdaBoost 和 logistic loss 的一系列算法下，通过将弱分类器组合成低风险预测器，构建高熵分布以使得弱分类器和训练标签互不相关，证明了弱可学习性有助于整个算法族，所有 epsilo
PDF13 years ago