一种用手机号码定位机主的理论方法
研究者还进一步将SPIDER与归一化的梯度下降方法结合到了一起,提出了用于求解非凸随机优化问题(仅需使用随机梯度)的两个算法:SPIDER-SFO和SPIDER-SSO。这两个算法具有很快的收敛速度。特别值得一提的是,SPIDER-SFO和SPIDER-SSO能够以的随机梯度复杂度分别解出一个满足ε误差的一阶稳定点和满足误差的二...
OpenAI提出Reptile:可扩展的元学习算法
g_2对应一阶MAML,即原版MAML论文提出的算法。由于方差缩减,使用更多的梯度会导致更快的学习或收敛。注意仅使用g_1(对应k=1)如预测那样在这个任务中没有什么提升,因为我们无法改进zero-shot的性能。实现实现的GitHub地址:httpsgithub/openai/supervised-reptile该实现应用TensorFlow进行相...
从工业化到智能化,未来AB实验的终局
在这种学习方法中,两个实验对每个个体产生的效果可以不同(源Task与目标Task可以不同)。因为不同,就要求在目标领域中必须有一些已标注的数据,才能进行学习。实践中,上面提到有一些新App用户量较小,做实验常有不置信的问题。这一问题历史上曾经尝试过一些方差缩减(variancereduction)方法,但实际对方差的降幅有限,...
腾讯AI Lab现场陈述论文:训练L1稀疏模型的象限性消极下降算法
我们使用随机方差缩减梯度(SVRG)方法产生梯度方向,并结合伪牛顿法(Quasi-Newton)来使用损失函数的二阶信息。我们提出了一种新的象限投影方法,使得该算法收敛于一个更加稀疏的最优点。我们在理论上证明了,在强凸和光滑的损失函数上,该算法可以线性收敛。在RCV1等典型稀疏数据集上,我们测试了不同参数下L1/...
UC Berkeley课程CS 294:深度强化学习
1.策略梯度算法2.策略梯度的作用3.基础方差缩减:因果性(causality)4.基础方差缩减:基线5.策略梯度示例本节课的目标:理解策略梯度强化学习;理解使用策略梯度时需要实际考虑的事情。9月8日:神经网络概述(Achiam)本节课全面介绍了神经网络,主要内容包括:自动微分、TensorFlow基础知识、构建高级...
AAAI 2018 | 腾讯AI Lab现场陈述论文:训练L1稀疏模型的象限性消极...
我们使用随机方差缩减梯度(SVRG)方法产生梯度方向,并结合伪牛顿法(Quasi-Newton)来使用损失函数的二阶信息(www.e993.com)2024年9月10日。我们提出了一种新的象限投影方法,使得该算法收敛于一个更加稀疏的最优点。我们在理论上证明了,在强凸和光滑的损失函数上,该算法可以线性收敛。在RCV1等典型稀疏数据集上,我们测试了不同参数下L1/...
Francis Bach新书稿:第一性原理学习理论 | 附PDF下载
方差缩减:当最小化强凸有限和时,这类算法以指数级速度收敛,但迭代复杂度很小。本章主要提出一种基于梯度下降的优化算法,并分析了其在凸函数上的性能。作者表示将考虑应用于机器学习之外的通用算法,以及专用于机器学习的算法(例如随机梯度方法)。第六章:局部平均法...
「如何跳出鞍点?」NeurIPS 2018优化相关论文提前看
这样的方法可以通过一个事实得以验证,那就是当F为一个M的零空间中的一个矩阵时,我们有M(Fz+x^)=0+y=y,而且x^是Mx=y的一个特解。算法1将根据一阶更新来更新决策变量x,直到到达满足条件(4)的点x_t,即二阶步骤:跳出鞍点...