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半小时掌握凸优化_黄志洪_mlp_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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梯度下降学习 Marcin和Rychowicz1,Misha Denil1,Sergio G Mez Colmenarejo1,马修W.霍夫曼1, David Pfau1、Tom Schaul1、Brendan Shillingford1、2、Nando de Freitas1、2、3 牛津大学加拿大高级研究所 marcin.andrychowicz@gmail.com {mdenil、sergomez、mwhofman、pfau、schaul}@google.com brendan.shillingford@cs.ox.ac.uk,nandodefreitas@google.com 摘要 在机器学习中,从手工设计的特征到学习的特征的转变是非常成功的。尽管如此,优化算法仍然是手工设计的。在本文中,我们展示了如何将优化算法的设计转化为一个学习问题,使算法能够自动学习利用感兴趣的问题中的结构。我们的学习算法由lstms实现,在训练的任务上优于一般的、手工设计的竞争对手,并且可以很好地推广到具有相似结构的新任务。我们在许多任务中证明了这一点,包括简单的凸问题、训练神经网络和用
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