Stochastic

CVPR 2023: Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction

我们使用以下6个分类标准对本文的研究选题进行分析：1.扩散模型类型:标准扩散模型蛙跳扩散模型(LED)其他扩散模型变体2.预测类型:确定性vs.随机性个体vs.群体3.数据模态:单变量(仅位置数据)多模态(结合视频、激光雷达等附加数据)4.推理速度:实时vs.非实时推理速度比较(例如，LED与标准扩散模型)5.预测性能:使用的指标(例如，ADE、FDE)跨模型和数据集的性能比较6.应用领域:行人轨

结构化文摘·2024-02-05 15:47

TSNE图（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）的调用方式，和对TSNE图进行分析

TSNE图（t-DistributedStochasticNeighborEmbedding）1.在python中如何调用TSNE图？2.对数据多分类的TSNE图进行分析1.在python中如何调用TSNE图？TSNE图（t-DistributedStochasticNeighborEmbedding）是一种用于可视化高维数据的降维技术。它可以将高维数据点降维到二维或三维空间中，以便更好地观察和可

小桥流水---人工智能·2024-02-02 19:36

现货黄金走势图怎么看？

一、看K线图的几大要点1、短周期图要和长周期图结合着看；2、密切关注走势图中的一些特殊形态（如底部、顶部的反转形态）；3、注意结合其他指标系统（MACD、Stochastic）来

汉声集团·2024-02-01 20:33

带延迟的随机逼近方案（Stochastic approximation schemes）：在网络和机器学习中的应用

1.并行队列系统中的动态定价Dynamicpricing1.1系统的表述一个含有并行队列的动态定价系统，该系统中对于每个队列有一个入口收费(entrycharge)，且系统运行的目标是保持队列长度接近于某个理想的配置。这里是这个系统的几个关键假设：a.存在K个并行队列(parallelqueues)：每个队列i都有一个入口收费，这个收费可能会根据队列的当前状态动态变化。b.队列长度观测:表示在时间

思诺学长·2024-01-28 13:13

基于强化学习的机器人抓取之 stochastic search

前言最近看google的机器人抓取算法QT-Opt，该方法通过stochasticsearch为每一个state选择action。沿着参考文献一路找到google的Learninghand-eyecoordinationforroboticgraspingwithdeeplearningandlarge-scaledatacollection，以及DeepReinforcementLearning

千羽QY·2024-01-16 22:53

mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和global average pooling（全局平均池化）的区别简介

在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和globalaveragepooling

天竺街潜水的八角·2024-01-12 20:33

【机器学习：Stochastic gradient descent 随机梯度下降】机器学习中随机梯度下降的理解和应用

【机器学习：随机梯度下降Stochasticgradientdescent】机器学习中随机梯度下降的理解和应用背景随机梯度下降的基本原理SGD的工作流程迭代方法示例：线性回归中的SGD历史主要应用扩展和变体隐式更新（ISGD）动量平均AdaGradRMSPropAdam基于符号的随机梯度下降回溯行搜索二阶方法连续时间的近似优点与缺点GPT可视化示例随机梯度下降（通常缩写为SGD）是一种迭代方法，用

jcfszxc·2024-01-09 09:49

【Matlab算法】随机梯度下降法 (Stochastic Gradient Descent，SGD) （附MATLAB完整代码）

随机梯度下降法前言正文代码实现可运行代码结果前言随机梯度下降法(StochasticGradientDescent，SGD)是一种梯度下降法的变种，用于优化损失函数并更新模型参数。与传统的梯度下降法不同，SGD每次只使用一个样本来计算梯度和更新参数，而不是使用整个数据集。这种随机性使得SGD在大型数据集上更加高效，因为它在每次迭代中只需要处理一个样本。以下是关于随机梯度下降法的详细描述:初姶化参数

Albert_Lsk·2023-12-20 21:02

伦敦银分析时应该做到这些

比如随机指数(Stochastic)就是十分常用而且有效的买卖信号提示工具，对于短线的操作尤其有指导的意义。如果投

汉声集团·2023-11-27 14:32

2019-01-29 随机梯度下降(stochastic gradient descent)

随机梯度下降的思想也可以应用于线性回归、逻辑回归、神经网络或者其他依靠梯度下降来进行训练的算法中。梯度下降法的问题是当m值很大时，计算这个微分项的计算量就变得很大，因为需要对所有m个训练样本求和，这被称为批量梯度下降(batchgradientdescent)。“批量”就表示我们需要每次都考虑所有的训练样本。批量梯度下降随机梯度下降在每一步迭代中不用考虑全部的训练样本，只需要考虑一个训练样本。定义

奈何qiao·2023-11-05 19:07

Data Uncertainty Learning in Face Recognition

这个网络向我们展示了在不确定视角下，简单的回归任务和面部识别回归任务共享同样的模式在这篇论文中，我们展示了每个面部作为一个高斯分布去建模这种不确定性，同时我们提出两种方法去优化模型方法一：我们从分布中抽样，得到一个stochastic

云淡风轻__·2023-11-04 07:58

最优化方法(学习笔记)-第六章逼近与拟合

n最小范数问题最小罚函数问题正则化逼近正则化理解标量化问题TikhonovregularizationOptimalinputdesignSignalreconstruction信号恢复稳健/鲁棒逼近stochastic

oliveQ·2023-11-02 08:00

02-2Probability

只鸥周·2023-10-27 21:29

【深度学习实验】网络优化与正则化（一）：优化算法：使用动量优化的随机梯度下降算法（Stochastic Gradient Descent with Momentum）

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、实验内容0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法a.学习率调整b.梯度估计修正3.梯度估计修正：动量法Momentuma.init_momentum_statesb.sgd_momentumc.evaluate_lossd.traine.

QomolangmaH·2023-10-27 19:15

ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION

Adam:amethodforstochasticoptimization_一种随机优化的方法[Paper]目录核心介绍AlgorithmInitializationbiascorrection初始化偏差纠正Convergenceanalysis收敛性分析RelatedWorkExperiment结论核心Adam：一种基于低阶矩的自适应估计的随机目标函数的一阶梯度优化算法。该方法实现简单，计算效率

MengYa_DreamZ·2023-10-23 23:52

95、Image Restoration with Mean-Reverting Stochastic Differential Equations

简介主页：https://github.com/Algolzw/image-restoration-sde扩散模型终于在去噪、超分辨率等应用了。这是一种基于随机微分方程的通用图像恢复方法，关键结构包括均值还原SDE，该SDE将高质量图像转换为具有固定高斯噪声的平均状态的降级对应图像，通过模拟相应的逆时SDE，可以在不依赖任何特定任务的先验知识的情况下恢复低质量图像的原点，所提出的均值回归SDE具有

C--G·2023-10-23 19:20

模型泛化技巧“随机权重平均(Stochastic Weight Averaging, SWA)”介绍与Pytorch Lightning的SWA实现讲解

文章目录SWA简介SWA公式SWA常见参数PytorchLightning的SWA源码分析SWALR参考资料SWA简介SWA，全程为“StochasticWeightAveraging”(随机权重平均)。它是一种深度学习中提高模型泛化能力的一种常用技巧。其思路为：对于模型的权重，不直接使用最后的权重，而是将之前的权重做个平均。该方法适用于深度学习，不限领域、不限Optimzer，可以和多种技巧同时

iioSnail·2023-10-21 13:55

均值池化与最大值池化

pooling目的是为了保持某种不变性（旋转、平移、伸缩等），常用的有mean-pooling，max-pooling和Stochastic-pooling三种。

伊甸z·2023-10-10 03:21

Slime mould algorithm: A new method for stochastic optimization

Slimemouldalgorithm:AnewmethodforstochasticoptimizationAbstract：本文基于黏菌在自然界中的振荡模式，提出了一种新的随机优化算法——黏菌算法(SMA)。提出的SMA具有几个新的特点，1)具有独特的数学模型：利用自适应权值模拟了黏菌基于生振荡器以形成寻找食物最优路径所形成的黏菌传播波产生正负反馈的过程；2）具有形成了具有良好explorat

Twice_G·2023-10-03 09:36

Deep Network with Stochastic Depth（阅读笔记）一种随机深度的正则化方法

题记：最近SwinTransformer在计算机视觉上大放异彩，成为许多视觉榜单上的霸主，然而传统的Conv卷积如Resnet就真的不行了吗？一些学者就传统的卷积网络进行了深入的研究，并通过细致的实验，精心设计的结构和一些"trick"，实验表明，Convnet的能力并不亚于Transformer。最近笔者就RevisitingResNets:ImprovedTrainingandScalingS

Wisley.Wang·2023-10-02 03:04

论文笔记 Inference in Deep Gaussian Processes using Stochastic Gradient Hamiltonia使用随机梯度哈密顿量蒙特卡罗推理深度高斯过程

使用随机梯度哈密顿量蒙特卡罗推理深度高斯过程0.摘要深度高斯过程(DGP)是高斯过程的层次概括，它将经过良好校准的不确定性估计与多层模型的高度灵活性相结合。这些模型的最大挑战之一是精确推断是难以处理的。当前最先进的推理方法变分推理(VI)对后验分布采用高斯近似。这可能是一般多峰后验的潜在较差的单峰近似。在这项工作中，我们为后验的非高斯性质提供了证据，并且我们应用随机梯度哈密顿蒙特卡罗方法来生成样本

风尘23187·2023-09-29 17:31

轨迹预测Leapfrog Diffusion Model for Stochastic Trajectory Prediction

结构速览论文速读解决什么问题解决这个问题的几个关键点总体架构上面提出了哪些创新如何实现蛙跳如何处理轨迹表达和训练问题0.Abstract1.Introduction第一段（介绍轨迹预测这个研究方向）第二段（前人未来轨迹预测方面的研究有哪些）第三段（）2.RelatedWork2.1Trajectoryprediction.3.Background3.1.ProblemFormulation第一段第

BuptBf·2023-09-08 20:35

DPG算法

是属于确定性策略梯度算法（2）用于解决连续动作空间问题2优点和缺点2.1优点（1）从理论上可以证明，deterministicpolicy的梯度就是Q函数梯度的期望，这使得deterministic方法在计算上比stochastic

Mariooooooooooo·2023-09-04 02:21

无涯教程-Python机器学习 - Stochastic Gradient Boosting函数

它也称为梯度提升机。在下面的Python食谱中,我们将通过使用pimaIndians糖尿病数据集上的sklearn的GradientBoostingClassifier类来创建随机梯度Boostingensemble模型进行分类。首先,导入所需的软件包,如下所示:frompandasimportread_csvfromsklearn.model_selectionimportKFoldfromsk

Hi无涯教程·2023-08-29 23:53

机器学习之SGD（Stochastic Gradient Descent，随机梯度下降）

SGD（StochasticGradientDescent，随机梯度下降）是深度学习中最基本的优化算法之一。它是一种迭代式的优化方法，用于训练神经网络和其他机器学习模型。以下是关于SGD优化器的重要信息：基本原理：SGD的基本思想是通过不断调整模型参数来最小化损失函数。它每次迭代时从训练数据中随机选择一个小批量（mini-batch）的样本来计算梯度，然后使用梯度的相反方向更新模型参数。这一过程被

奋进的大脑袋·2023-08-25 12:15

Stochastic: Distribution-Expectation-Inequalities

见：https://www.math.hkust.edu.hk/~makchen/MATH5411/Chap1Sec2.pdf

知识在于积累·2023-08-20 23:49

SCORE-BASED GENERATIVE MODELING THROUGH STOCHASTIC DIFFERENTIAL EQUATIONS 阅读笔记

建立一个连续时间索引的扩散过程{x(t)}t=0T,t∈[0,T]\{\mathbf{x}(t)\}_{t=0}^T,t\in[0,T]{x(t)}t=0T,t∈[0,T]，其满足x(0)∼p0\mathbf{x}(0)\simp_0x(0)∼p0是需要学习的目标数据分布，x(T)∼pT\mathbf{x}(T)\simp_Tx(T)∼pT是便于采样的先验分布。这个扩散过程可以用下面的随机微分方程

冰冰冰泠泠泠·2023-08-09 04:12

随机马尔科夫链（Stochastic Markov Chain）卡尔曼滤波（Kalman Filter）

随机马尔科夫链（StochasticMarkovChain）：x0x_0x0已知，A,B,c,d,E,FA,B,c,d,E,FA,B,c,d,E,F已知。xt+1=Axt+c+ϵx_{t+1}=Ax_t+c+\epsilonxt+1=Axt+c+ϵ，ϵ∼N(0,E)\epsilon\sim\mathcal{N}(0,E)ϵ∼N(0,E)。ot+1=Bxt+d+δo_{t+1}=Bx_t+d+\de

MatrixCancer·2023-07-20 10:23

深度学习中的三种梯度下降方式：批量（batch），随机（stochastic），小批量（mini-batch）

1，批量梯度下降法（BatchGradientDescent）：在更新参数时都使用所有的样本来进行更新。优点：全局最优解，能保证每一次更新权值，都能降低损失函数；易于并行实现。缺点：当样本数目很多时，训练过程会很慢。2，随机梯度下降法（StochasticGradientDescent）：在更新参数时都使用一个样本来进行更新。每一次跟新参数都用一个样本，更新很多次。如果样本量很大的情况（例如几十万

森大蔬·2023-07-18 21:46

卷积神经网络---池化层

在神经网络中，我们经常会看到池化层，常用的池化操作有四种：mean-pooling（平均池化），max-pooling（最大池化）、Stochastic-pooling（随机池化）和globalaveragepooling

拉普拉斯的小妖·2023-06-21 07:43

t-SNE(t-stochastic neighourhood embedding) 数据降维及可视化

文章目录算法原理示例一示例二算法原理t-SNE的基本思想是将高维数据映射到低维空间，同时保留数据间的局部结构。具体而言，给定一个高维数据集X={x1,…,xn}\mathbf{X}=\{\mathbf{x}_1,\dots,\mathbf{x}_n\}X={x1,…,xn}，其中xi∈RD\mathbf{x}_i\in\mathbb{R}^Dxi∈RD，要将其映射到一个ddd维的空间Y={y1,…

1037号森林里一段干木头·2023-06-21 00:31

A stochastic parrot in every pot 每口锅里都会有一只随机鹦鹉？ | 经济学人社论双语精翻

本期双语文章来自《经济学人》2023年5月13日周报社论：《人工智能经济学》（TheeconomicsofAI）Astochasticparrotineverypot?每口锅里都会有一只随机鹦鹉？WhatdoesaleakedGooglememorevealaboutthefutureofAI?一份泄露的谷歌备忘录揭示了人工智能怎样的未来？Open-sourceAIisbooming.Thatma

wbliu85·2023-06-15 21:13

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility）模型|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=16708最近我们被客户要求撰写关于随机波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值(VaR)甚至波动率本身也是一种金融工具，例如CBOE的VIX波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。相反，它通常被衡量

·2023-06-13 23:54

Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility）模型|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=16708最近我们被客户要求撰写关于随机波动率的研究报告，包括一些图形和统计输出。波动率是一个重要的概念，在金融和交易中有许多应用。它是期权定价的基础。波动率还可以让您确定资产配置并计算投资组合的风险价值(VaR)甚至波动率本身也是一种金融工具，例如CBOE的VIX波动率指数。然而，与证券价格或利率不同，波动性无法直接观察到。相反，它通常被衡量

·2023-06-13 23:11

论文阅读：Understanding Doubly Stochastic Clustering

ICML2022丁天骄，DerekLim,ReneVidal,BenjaminD.Haeffele摘要将矩阵投影到双随机矩阵空间上的问题在机器学习中有几个应用。例如，在谱聚类中，从数据亲和矩阵形成归一化拉普拉斯矩阵与将其投影到双随机矩阵集上密切相关。但是，关于此投影为何改善聚类的分析有限。在本文中，我们提出了给定亲和矩阵的理论条件，在该条件下，其双随机投影是理想的亲和矩阵（即，它在簇之间没有假连接

塔_Tass·2023-04-21 10:23

Derivation of Doubly Stochastic clustering

1.OriginalobjectivegivencoefficientmatrixC,min⁡A12∥∣C∣−ηA∥F2s.t.A∈Ωn,diag(C)=0(1)\min_\textbfA\frac{1}{2}\||\textbfC|-\eta\textbfA\|_F^2\quads.t.\{\bfA\in\Omega}_n,\mathrm{diag}(\textbfC)=0\quad\quad(

塔_Tass·2023-04-21 10:26

Diffusion Model (扩散生成模型)的基本原理详解(三）Stochastic Differential Equation(SDE）

本篇是《DiffusionModel(扩散生成模型)的基本原理详解(二）Score-BasedGenerativeModeling(SGM)》的续写，继续介绍有关diffusion的另一个相关模型，同理，参考文献和详细内容与上一篇相同，读者可自行查阅，本篇为Diffusion入门基础介绍的完结篇，本篇来着重介绍StochasticDifferentialEquation(SDE)的部分。本文的理论

lotylotylotyloty·2023-03-31 07:07

一起看论文：Stochastic Answer Networks for Natural Language Inference

论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.07888这篇论文提出了处理自然语言推理任务的SAN模型（随机答案模型），在没有用预训练模型构造句子特征的情况下（也就是说没有用ELMo、Bert、MT-DNN、XLNet这些开了挂的预训练模型的情况下），该模型是state-of-the-art的自然语言推理模型。当然，Bert、MT-DNN、ALNet都陆续刷榜了各种自然语言处理任

Johann_Liang·2023-03-25 14:15

在线作图丨数据降维方法⑤——t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)

Question1：什么是t-SNE？t-DistributedStochasticNeighborEmbedding(t-SNE)是一种非线性降维技术，特别适用于高维数据集的可视化。它广泛应用于图像处理、NLP、基因组数据和语音处理。t-SNE工作原理如下：算法首先计算点在高维空间中的相似概率，然后计算相应低维空间中点的相似概率。点的相似性计算为条件概率，如果在以A为中心的高斯（正态分布）下按其

维凡生物·2023-03-22 13:40

Paper Summary 2: Making Gradient Descent Optimal for Strongly Convex Stochastic Optimization

0PaperRakhlinA,ShamirO,SridharanK.Makinggradientdescentoptimalforstronglyconvexstochasticoptimization.arXivpreprintarXiv:1109.5647.2011Sep26.1KeycontributionThepaperprovedthefollowingsregardingtheconv

廿怎么念·2023-03-20 15:34

Stochastic Variance Reduced Ensemble Adversarial Attack for Boosting the Adversarial Transferability

在这项工作中，我们将迭代集成攻击视为随机梯度下降优化过程，其中不同模型上梯度的方差可能导致局部最优值不佳。为此，我们提出了一种新的攻击方法，称为随机方差降低集成（SVRE）攻击，它可以减少集成模型的梯度方差并充分利用集成攻击。标准ImageNet数据集的实证结果表明，所提出的方法可以提高对抗性可迁移性，并显着优于现有的集成攻击。文中提出的一些总结性的知识：现有的对抗攻击方法可以分为梯度优化攻击、输

你今天论文了吗·2023-02-25 07:08

【论文阅读】Stochastic Variance Reduced Ensemble Adversarial Attack for Boostingthe Adversarial

该论文发表于CVPR2022链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2022/papers/Xiong_Stochastic_Variance_Reduced_Ensemble_Adversarial_Attack_for_Boosting_the_Adversarial_CVPR

Komorebi-82·2023-02-25 07:25

论文笔记Doubly Stochastic Variational Inference for Deep Gaussian Processes深度高斯过程的双重随机变分推理

0.摘要高斯过程(GP)是函数逼近的一个不错的选择，因为它们灵活、对过度拟合具有鲁棒性，并提供经过良好校准的预测不确定性。深度高斯过程(DGP)是GP的多层泛化，但事实证明这些模型中的推理具有挑战性。DGP模型中现有的推理方法假设近似后验，迫使各层之间独立，并且在实践中效果不佳。我们提出了一种双随机变分推理算法，该算法不强制层之间的独立性。通过我们的推理方法，我们证明了DGP模型可以有效地用于大小

风尘23187·2023-02-05 11:49

详解随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）

深度学习最常用的优化方法就是随机梯度下降法，但是随机梯度下降法在某些情况下会失效，这是为什么呢？带着这个问题我们接着往下看。一个经典的例子就是假设你现在在山上，为了以最快的速度下山，且视线良好，你可以看清自己的位置以及所处位置的坡度，那么沿着坡向下走，最终你会走到山底。但是如果你被蒙上双眼，那么你则只能凭借脚踩石头的感觉判断当前位置的坡度，精确性就大大下降，有时候你认为的坡，实际上可能并不是坡，走

佰无一用是书生·2023-02-05 01:51

[文献阅读]Robust Anomaly Detection for Multivariate Time Series through Stochastic RNN

RobustAnomalyDetectionforMultivariateTimeSeriesthroughStochasticRecurrentNeuralNetwork发表会议：2019KDD1简介1.由于以下原因，作者希望可以直接使用多元时间序列在实体级别检测实体异常，而不是使用单变量时间序列在度量级别检测实体异常。1）在实践中，与每个构成指标相比，操作工程师更关心实体的整体状态。2）在给定

RegulusF·2023-02-04 13:31

随机梯度下降法（stochastic gradient descent，SGD）

梯度下降法大多数机器学习或者深度学习算法都涉及某种形式的优化。优化指的是改变特征x以最小化或最大化某个函数f(x)的任务。我们通常以最小化f(x)指代大多数最优化问题。最大化可经由最小化算法最小化-f(x)来实现。我们把要最小化或最大化的函数称为目标函数或准则。当我们对其进行最小化时，我们也把它称为损失函数或误差函数。下面，我们假设一个损失函数为，其中然后要使得最小化它。梯度下降：梯度的方向是函数

柠檬上神·2023-02-04 09:04

SDE：Stochastic Differential Equation 简述

一、ODEvs.SDE常微分方程(ODE)的基本形式为：一般来说其解是一条确定的曲线，而随机微分方程(SDE)，其结果是一个随机的过程，最终得到是的多种样本轨道。那么在ODE方程里加入随机性主要有两种方式：1、随机化初值()这种随机化方法比较简单，只是将初值设定为一个随机化的样本过程，根据的不同可以得出多种样本轨道(SamplePath)。2、过程加入噪声(AdditionedRandomNois

历史不会重载·2023-01-31 07:20

Stochastic Calculus A Practical Introduction

Notesforthefollowingbook:RichardDurrett,StochasticCalculusAPracticalIntroduction,CRCPress2000.1.BrownianMotion1.1DefinitionandConstructionExercise1.2.Showbyconsideringincrementsinsteadof3thatifthenwit

jjx323·2023-01-29 21:01

随机采样池化--S3Pool: Pooling with Stochastic Spatial Sampling

S3Pool:PoolingwithStochasticSpatialSamplingCVPR2017https://github.com/Shuangfei/s3pool本文将常规池化看作两个步骤：1）以步长为1在特征图上滑动池化窗口，尺寸大小基本保持不变，leavesthespatialresolutionintact2）以一种uniform和deterministic的方式进行降采样我们认为

O天涯海阁O·2023-01-27 11:58

机器学习笔记：SGD （stochastic gradient descent）的隐式正则化

1随机梯度下降的梯度对于满足分布D的数据集，我们做以下标记：mini-batch的梯度，也就是SGD带来的梯度，可以看成是期望的梯度加上一个误差项那么，这个误差项，对于机器学习任务来说，有没有增益呢？结论是：对于优化问题来说，可以逃离鞍点、极大值点，有时也可以逃离一些不好的极小值点SGD的隐式正则化：找寻宽的极小值点（flatoptima）2逃离极大值和鞍点首先回顾一下这张图：当一阶导数为0的时候

UQI-LIUWJ·2023-01-21 19:36

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Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility） 模型|附代码数据

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Paper Summary 2: Making Gradient Descent Optimal for Strongly Convex Stochastic Optimization

Stochastic Variance Reduced Ensemble Adversarial Attack for Boosting the Adversarial Transferability

【论文阅读】Stochastic Variance Reduced Ensemble Adversarial Attack for Boostingthe Adversarial

论文笔记Doubly Stochastic Variational Inference for Deep Gaussian Processes深度高斯过程的双重随机变分推理

详解随机梯度下降法（Stochastic Gradient Descent，SGD）

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随机梯度下降法（stochastic gradient descent，SGD）

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随机采样池化--S3Pool: Pooling with Stochastic Spatial Sampling

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Matlab马尔可夫链蒙特卡罗法（MCMC）估计随机波动率（SV，Stochastic Volatility）模型|附代码数据

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