...腾讯AI Lab&北大提出基于随机路径积分的差分估计子非凸优化方法
1.对于一个更难的收敛准则,即要求算法能够逃离较明显的鞍点,找到一个二阶稳定点,本文提出了SPIDER-SFO算法,其收敛速度仍为的负3次幂。而目前所有非凸方法对于寻求二阶稳定点只能达到的负3.5次幂的收敛速度!下图为给算法之间的收敛速度比较:2.本文提出的SPIDER技巧非常灵活,不仅可以用于更好的追踪梯...
「如何跳出鞍点?」NeurIPS 2018优化相关论文提前看
在第一步中,算法使用一阶更新来查找ε一阶驻点(FOSP)。ε一阶驻点是一个满足条件(4)的点x*,在第二步中,如果它是一个鞍点,算法利用f的二阶信息跳出该驻点。该算法如下所示,我们接下来将更仔细地研究每个步骤。一阶步骤:收敛到一阶驻点作者提出了两种不同的方法来完成这个步骤,一种是使用条件...
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,...
UC Berkeley课程CS 294:深度强化学习
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、构建高级计算图、log和debug,以及计算图库、T...
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/...
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8月5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/...
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,...