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“线性”估计器:为每个观测值分配权重函数,以便...
人工智能之蒙特卡罗方法(MCM)
这种方法的基本思想是“用确定性的超均匀分布序列(LowDiscrepancySequences)代替蒙特卡罗方法MCM中的随机数序列。该方法对某些问题的求解比蒙特卡罗方法MCM计算速度上提高数百倍,计算精度上也有很大提高。MCM基本原理由概率定义知,某事件的概率可以用大量试验中该事件发生的频率来估算,当样本容量足够大时,可认为该事件...
一种用手机号码定位机主的理论方法
最后提示3说明这是一种利用多基站进行定位的方法,理论上,城市中经度应该可以实现在小几百米中,(那种香港警匪片里看到大楼里一个红点/蓝点移来移去的是不切实际的),这个精度也已经足够让熟悉目标对象的人知晓大致的具体位置,当然,就即便是粗糙的数据,经过有效的提炼仍然可以具有高价值的,这个是后话了。经过这些...
鄂维南院士:科学与智能——机器学习的新前沿、应用数学时代的曙光
基于第一性原理的研究方法旨在从最基本的层面理解事物。对第一性原理的追求很大程度上驱动了物理学的发展。1929年,随着量子力学的建立,这条道路出现了一个重大转折点:正如狄拉克[2]所宣称的那样,有了量子力学,除一些极端尺度下的情形以外(如核物理),我们已经掌握了大多数工程和自然科学所需要的第一性原理。然而,...
德扑AI大神、AAAI学术新星 Noam Brown:不完美信息多智能体场景下...
图7:通过随机化方法改进「石头、剪刀、布」中的策略。在「石头、剪刀、布」游戏中,我们可以通过随机化方法实现上述目标。如果我们在出石头、布和剪刀之间随机分配相同的概率。那么不管对手怎么做,他们都无法做出最佳的对策。也就是说,他们无法「利用」我们,此时便达到了纳什均衡。
OpenAI提出Reptile:可扩展的元学习算法
下图展示了在Omniglot上的学习曲线,且它由梯度的和作为元梯度而绘制出(www.e993.com)2024年10月9日。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。