https://www.arxiv-vanity.com/papers/1902.06568/
Titile: Stochastic Vehicle Routing: an Overview and Some Recent Advances
1 研究背景 近几年，随着人工智能、深度学习的迅速发展，类脑计算逐渐成为学术界、产业界的另一个研究热点。早在1943年，心理学家提出人工神经元数学模型以来，人工智能就一直依赖着数据计算、神经科学的发展，对非二进制数的类脑计算的突破，将对类脑计算的构造起到决定性作用。 今天，深度学习神经网络是一种生物学简化的模型，具有数学可解释性，硬件架构（冯诺依曼架构）可实现性。而硬件实现受限于布尔逻辑（二进制数）和冯氏架构代来的物理瓶颈，使得当前的AI计算芯片与脑计算存在着巨大差异。尽管深度学习在一些固定任务上超越人类，
Xu, Z. Z., J. Chen, Z. Jin, H. Q. Li, and F. J. Chen, 2020: Representing model uncertainty by multi-stochastic physics approaches in the GRAPES ensemble. Adv. Atmos. Sci., 37(4), https://doi.org/10.1007/s00376-020-9171-1. (in press)
随着横坐标epoch的进行，train部分的accuracy持续上升，train部分的accuracy增加到临界点后会开始发生over fitting现象，我们一般使用Validation来对临界点进行检测。在取到最大值时便停止调test，将此时取得的参数保存用来做最终的模型参数。
结合文献『Deep Learning for Computer Vision』， 以下讲讲卷积神经网络的一些注意点和问题。
输入：data/local/lm/3gram-mincount/lm_unpruned.gz
我们在训练神经网络模型时，最常用的就是梯度下降，这篇博客主要介绍下几种梯度下降的变种（mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent），关于Batch gradient descent（批梯度下降，BGD）就不细说了（一次迭代训练所有样本），因为这个大家都很熟悉，通常接触梯队下降后用的都是这个。这里主要介绍Mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent（SGD）以及对比下Batch gradient descent、mini-batch gradient descent和stochastic gradient descent的效果。
📷 📷 q1_logistic_regression.m %Loading data and initializing hog data and weights clc; close all; clear all; load('q1_dataset'); X_hog = [ones(length(hog_features_train), 1) hog_features_train]; y_hog = double(superclass_labels_train); testX_hog = [ones
今天我们主要针对Stochastic Subgradient Methods来进行详细讲解，如果有兴趣的读者，进认真和我们一起阅读下去，记得拿好纸和笔。
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看源码很久了，终于开始动手写博客了，为什么是先写负载均衡呢，因为一个室友入职新公司了，然后他们遇到这方面的问题，某些机器的硬盘使用明显比别的机器要多，每次用hadoop做完负载均衡，很快又变回来了。 首先我们先看HMaster当中怎么初始化Balancer的，把集群的状态穿进去，设置master，然后执行初始化。 //initialize load balancer this.balancer.setClusterStatus(getClusterStatus()); this.balancer.s
AI 科技评论消息，众所周知，谷歌的研究团队遍布世界各地，而纽约自然也是非常重要的一个地点，尤其是多个谷歌算法研究小组的孕育地。目前，谷歌算法优化团队为谷歌产品的顺利诞生提供了非常多的算法支持，解决了诸多挑战，包括基础优化、隐私保护、提升好友推荐度等多重挑战。 为了让大家更能第一时间了解到谷歌算法及优化的最新进展，谷歌研究院博客于今天更新了消息，谷歌 NYC 算法优化团队公布了主页。而从这个主页中，AI 科技评论也将和大家一窥谷歌算法优化团队的全貌。 目前，团队与谷歌内部的多个团队有着紧密联系，包括广告
机器之心原创 作者：李泽南 蓝光辉教授，博士毕业于乔治亚理工学院，目前任教于乔治亚理工 H. Milton Stewart 工业和系统工程学院，他还担任着《Computational Optimization and Applications》、优化算法顶级期刊《Mathematical Programming》和《SIAM Journal on Optimization》等杂志的副主编，是国际机器学习和深度学习算法方向的顶级专家。蓝光辉教授专注于计算机科学领域的基础研究，他的专注方向包括：随机优化和非线性
由简入繁，由繁入简。已疯…… LeNet：Gradient based learning applied to document recognition AlexNet：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks ZFNet：Visualizing and understanding convolutional networks VGGNet：Very deep convolutional networks for larg
本文介绍一下我组在 ICCV2023 的论文S3IM: Stochastic Structural SIMilarity and Its Unreasonable Effectiveness for Neural Fields。
前言：腾讯 AI Lab共有12篇论文入选在美国新奥尔良举行的国际人工智能领域顶级学术会议 AAAI 2018。腾讯技术工程官方号独家编译了论文《用随机象限性消极下降算法训练L1范数约束模型》（Training L1-Regularized Models with Orthant-Wise Passive Descent Algorithms），该论文被 AAAI 2018录用为现场陈述论文（Oral Presentation），由腾讯 AI Lab独立完成，作者为王倪剑桥。 中文概要 L1范数约束模型
本文介绍了深度学习中常用的优化算法，包括一阶优化算法（如SGD、Adam等）和二阶优化算法（如SGD+momentum、Adam等），并分析了它们在实际应用中的优缺点以及不同场景下的使用。
在实践中，大多数业内人士都是用一种被称为「随机梯度下降」（SGD - Stochastic Gradient Descent）的算法（梯度下降Grident Descent 是「最小化风险函数」以及「损失函数」的一种常用方法，「随机梯度下降」是此类下的一种通过迭代求解的思路）。每一次迭代包括以下几个步骤：获取一些样本的输入矢量( input vector)，计算输出结果和误差，计算这些样本的平均梯度，根据平均梯度调整相应权重。这个过程在各个从整个训练集中抽取的小子集之上重复，直到目标函数的平均值停止下降。它被称做随机(Stochastic)是因为每个样本组都会给出一个对于整个训练集( training set)的平均梯度(average gradient)的噪音估值(noisy estimate)。较于更加精确的组合优化技术，这个简单的方法通常可以神奇地快速地找出一个权重适当的样本子集。训练过后，系统的性能将在另外一组不同样本（即测试集）上进行验证，以期测试机器的泛化能力（ generalization ability） ——面对训练中从未遇过的新输入，机器能够给出合理答案。
不少人通过知乎或微信给我要论文的链接，统一发一下吧，后续还有DST、DPL、迁移学习在对话系统的应用、强化学习在对话系统的应用、memory network在对话系统的应用、GAN在对话系统的应用等论文，整理后发出来，感兴趣的可以期待一下。
输入：final.mdl & tree & L_disambig.fst & G.fst
【导读】机器学习领域顶尖学术会议——神经信息处理系统进展大会（Advances in NeuralInformation Processing Systems，NIPS），就是放在整个计算机科学界，也是数一数二的顶级学术会议。今年的NIPS将于 12 月份在美国长滩举行，本届NIPS共收到 3240 篇论文投稿，录用 678 篇，录用率为 20.9%；其中包括 40 篇口头报告论文和 112 篇 spotlight 论文。微软共中了16篇论文，其中微软亚洲研究院有4篇，Google有23篇。清华大学，今年共
里面对 BGD，SGD，MBGD，Adagrad，Adadelta，RMSprop，Adam 进行了比较， 今天对其中的 mini-batch 梯度下降 作进一步详解。
m: traing examples x: input variables/features y: output variable/targer (x,y): traing example (x(i)x^{(i)},y(i)y ^{(i)}): ith traing example xix_i: ith attribute in vector xx
本文介绍了深度学习中的Stochastic Optimization以及相关的优化方法，包括随机梯度下降（SGD）、动量（Momentum）、学习率衰减（Learning Rate Decay）和AdaGrad等。作者通过实践案例阐述了如何使用这些优化方法降低训练损失，提高模型性能。同时，作者也指出使用这些优化方法时需要注意参数调整，避免过度优化和欠拟合等问题。
S3Pool: Pooling with Stochastic Spatial Sampling CVPR2017 https://github.com/Shuangfei/s3pool
本次研讨会是由IS-ENES3和ESiWACE2联合举办，旨在将来自学术界和产业界的气候科学家和专家聚集在一起，分享知识和经验，并在天气和气候建模的机器学习、人工智能和大数据技术领域发现新的机遇。
在OD任务中，对于一个单一的图像，在没有预测到一个或者多个边框的情况下，不确定性语义的意义就更广泛了。在图像分类和OD任务中，我们可以测量模型对于标签的确定程度，而在OD情况下，我们还需要知道模型对于对象(即边框)的位置的确定程度。这两种不确定性度量与标签和空间信息相关（这里可以使用最近引入的度量——基于概率的检测质量(PDQ)）进行评估。
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腾讯会议参加人数上限为300人 打赏后的小伙伴，将会被邀请进入讲座临时腾讯会议群 打赏方式见文章末尾处 打赏后请联系“数据魔术师小助手（见文末二维码）”进群 数据魔术师 运筹优化及人工智能系列讲座第37期 【活动信息】 Title: Stochastic Optimization Approaches for Location and Inventory Prepositioning of Disaster Relief Supplies 主 讲 人: Dr. Karmel S. Shehadeh
本周主要介绍了梯度下降算法运用到大数据时的优化方法。 一、内容概要 Gradient Descent with Large Datasets Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Convergence Advanced Topics Online Learning Map Reduce and Data Parallelism（映射化简和数据并行） 二、重点&难点 Grad
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀 伦比亚大学和 Adobe 的三位研究者近日在 arXiv 上的一篇论文《用作近似贝叶斯推理的随机梯度下降（Stochastic Gradient Desce
References on Optimal Control, Reinforcement Learning and Motion Planning
本文介绍了自适应学习率算法的发展历程、常用算法、以及若干优化策略。通过实际案例分析了自适应学习率算法在深度学习中的重要性，并探讨了未来研究方向。
本文介绍了用于分类的线性模型的基本回顾，包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻、决策树、随机森林、梯度提升树、神经网络等。作者通过对比各个方法的优缺点，提出了改进的随机梯度下降法、概率线性模型、OVO、OVA、Logistic回归、二分类、多分类等方案。
开篇的这张图代表ILSVRC历年的Top-5错误率，我会按照以上经典网络出现的时间顺序对他们进行介绍，同时穿插一些其他的经典CNN网络。
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，今天给大家介绍一类网络结构，它是动态变化的，每一次使用的时候都不一样。
本文原载于微信公众号：深度强化学习算法 ，AI研习社经授权转载。欢迎关注 深度学习强化算法 微信公众号、及 AI研习社博客专栏。
Kappa 生物化学和MD有机化学框架是迄今为止在生命科学中重写理论方法的最为成熟的应用之一。这些类型的重写理论的一个典型特征是必须对要重写的对象实施某些结构约束(一个蛋白质被经验性地发现具有某些特定的位点，一个碳原子最多可以形成四个键，...)。 在本文中，我们为这些类型的重写理论的理论基础做出了贡献，许多概念和技术的发展使得连续时间马尔可夫链(CTMCs)的通用理论能够应用于随机重写。 我们的核心数学概念是一个新颖的规则代数结构，用于在双重和倍半推出语义学中相关的重写规则设置，并通过一个合适的随机力学形式扩展得到模式计数统计的动态演化方程。
Bayesian GAN Yunus Saatchi Andrew Gordon Wilson
现有的模型大多都只考虑了on-demand的收费方式，有一些考虑了on-demand和reserved的收费方式。但是它们的目标都只是使用reserved收费的资源来满足最低服务需求，并用on-demand的资源来满足剩余需求。
使用 Noisy Student 进行自训练改进 ImageNet 分类是一篇由 Google Research、Brain Team 和Carnegie Mellon大学发表在2020 CVPR的论文
来源：专知本文为书籍，建议阅读5分钟本书为一阶凸优化方法提供了强大的更高层次的见解。 我们写这本书是为了分享一个优雅的视角，它为一阶凸优化方法提供了强大的更高层次的见解。一阶凸优化方法更有效地解决大规模优化问题的研究始于20世纪60年代和70年代，但当时该领域的重点是二阶方法，后者更有效地解决较小的问题。21世纪初，随着计算能力的提高和大数据的可用性，一阶优化方法成为主流。在这个现代时代，作者进入优化领域，发现(但没有发明)上述观点，我们希望通过本书分享它。 https://large-scale-boo
如果你被面试到redis，通常对方会问你用过什么数据结构，如果你说使用过hyperloglog那绝对是个加分项，因为对方知道你正在处理基于海量数据和高并发下的问题。上一节我们使用min-count-sketch 算法统计了海量数据下给定元素的重复次数，而hyperloglog正好反过来，它统计整个数据集中不同元素的个数。
上图表明，随着训练epoch的增加，Training Set Accuracy也在持续上升，但到达某一点后，Test Set Accuracy开始下降，此时发生了OverFitting现象。我们一般用Validation Set来对该临界点进行检测，当取到最大值时便停止训练，将此时取得的参数保存起来用于最终的模型参数
In this recipe, we'll get our first taste of stochastic gradient descent. We'll use it for regression here, but for the next recipe, we'll use it for classification.
The original article is published on Nervana site: Accelerating Neural Networks with Binary Arithmetic. Please go to Nervana Homepage to learn more on Intel Nervana's deep learning technologies. At Nervana we are deeply interested in algorithmic and hard
Conjugate-Computation Variational Inference - Converting Variational Inference in Non-Conjugate Models to Inferences in Conjugate Models 1703.04265
hi，大家好~我是shadow，一枚设计师/全栈工程师/算法研究员，目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计，当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。这是我发在《人工智能Mix》的一篇论文阅读笔记。
I wanted to make this post for a long time, since not only I wanted to implement different kinds of optimization algorithms but also compare them to one another. And it would be bit boring to only compare the ‘traditional’ optimization so I will add in thr
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