2015-7-9 參數優(yōu)化

【[論文]《Gradient-based Hyperparameter Optimization through Reversible Learning》】(2015) D Maclaurin, D Duvenaud, RP AdamsO網頁鏈接來自Harvard,提出超參優(yōu)化的梯度計算新思路,“...opens up a garden of delights”,很有意思的論文,推薦,相關實驗&圖表:O網頁鏈接 ICML2015上發(fā)表的《Gradient-based Hyperparameter Optimization through Reversible Learning》O網頁鏈接???Download PDF? ?Supplementary (PDF)

ICML2015上發(fā)表的《Gradient-based Hyperparameter Optimization through Reversible Learning》網頁鏈接《Gradient-based Hyperparameter Optimization through Reversible Learning》(2015) D Maclaurin, D Duvenaud, RP Adams網頁鏈接來自Harvard,提出超參優(yōu)化的梯度計算新思路,“...opens up a garden of delights”,很有意思的論文,推薦,相關實驗&圖表:網頁鏈接


【論文:Online Boosting的優(yōu)化和自適應算法】《Optimal and Adaptive Algorithms for Online Boosting》A Beygelzimer, S Kale, H Luo (ICML2015)O網頁鏈接

[論文]《Scalable Bayesian Optimization Using Deep Neural Networks》(2015) J Snoek, O Rippel, K Swersky網頁鏈接用DNN做參數優(yōu)化,可實現大規(guī)模并行優(yōu)化,酷!ICML2015上發(fā)表的版本:網頁鏈接

最后編輯于
?著作權歸作者所有,轉載或內容合作請聯系作者
【社區(qū)內容提示】社區(qū)部分內容疑似由AI輔助生成,瀏覽時請結合常識與多方信息審慎甄別。
平臺聲明:文章內容(如有圖片或視頻亦包括在內)由作者上傳并發(fā)布,文章內容僅代表作者本人觀點,簡書系信息發(fā)布平臺,僅提供信息存儲服務。

相關閱讀更多精彩內容

  • 各種機器學習的應用場景分別是什么?例如,k近鄰,貝葉斯,決策樹,svm,邏輯斯蒂回歸和最大熵模型。 如何評價Pyt...
    hzyido閱讀 1,591評論 0 7
  • 翻看icml的文章才發(fā)現原來Michael I. Jordan 也涉獵deep learning嗎?O網頁鏈接 香...
    hzyido閱讀 817評論 0 2
  • 萬綠農川山莊
    萬綠農川山莊閱讀 265評論 0 0
  • 導 語 為啥,同時撒嬌會有這么大的反效果?理由非常簡單,撒嬌需要注意細節(jié)。細節(jié)決定成敗,也決定男朋友越來越喜歡你、...
    飄雨桐V閱讀 570評論 0 0
  • 周先生突然又好起來了,于是我的流產在最后一刻被溫暖了, 相愛的兩個人是多么的美好,即使再窮……
    素十閱讀 175評論 0 0

友情鏈接更多精彩內容