会员服务

Learning with Random Learning Rates

2018 年 10 月 2 日 Arxiv Léonard Blier,Pierre Wolinski,Yann Ollivier
登录查看更多
0

相关内容

可解释强化学习，Explainable Reinforcement Learning: A Survey
可解释强化学习，Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
126+阅读 · 2020年5月14日
最新《机器学习最优化》课程笔记，36页pdf，Optimization for Machine Learning
专知会员服务
164+阅读 · 2020年5月10日
【机器学习最优化课程笔记】Optimization for Machine Learning，36页pdf
【机器学习最优化课程笔记】Optimization for Machine Learning，36页pdf
专知会员服务
113+阅读 · 2020年3月25日
元迁移学习的小样本学习，Meta-transfer Learning for Few-shot Learning
元迁移学习的小样本学习，Meta-transfer Learning for Few-shot Learning
专知会员服务
157+阅读 · 2020年2月29日
【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf
【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf
专知会员服务
234+阅读 · 2019年10月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
53+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月9日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文推荐】最新六篇主题模型相关论文—收敛率、大规模、深度主题建模、优化、情绪强度、广义动态主题模型
【论文推荐】最新六篇主题模型相关论文—收敛率、大规模、深度主题建模、优化、情绪强度、广义动态主题模型
专知
11+阅读 · 2018年3月29日
【论文推荐】最新5篇度量学习（Metric Learning）相关论文—人脸验证、BIER、自适应图卷积、注意力机制、单次学习
【论文推荐】最新5篇度量学习（Metric Learning）相关论文—人脸验证、BIER、自适应图卷积、注意力机制、单次学习
专知
17+阅读 · 2018年2月11日
强化学习 cartpole_a3c
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
Self-Supervised Learning For Few-Shot Image Classification
Self-Supervised Learning For Few-Shot Image Classification
Arxiv
19+阅读 · 2019年11月14日
Learning to Walk via Deep Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月26日
Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition
Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月13日
Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning
Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月6日
Learning with Interpretable Structure from RNN
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月12日
Large Margin Few-Shot Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月8日
Unsupervised Meta-Learning for Reinforcement Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月12日
Conditional Random Field and Deep Feature Learning for Hyperspectral Image Segmentation
Arxiv
11+阅读 · 2017年12月27日
One-shot and few-shot learning of word embeddings
Arxiv
5+阅读 · 2017年10月27日
VIP会员
相关主题
学成
学习率
MoDELS
SGD
超参数
优化器
计算学习理论
进化计算
机器学习
相关VIP内容
可解释强化学习，Explainable Reinforcement Learning: A Survey
可解释强化学习，Explainable Reinforcement Learning: A Survey
专知会员服务
126+阅读 · 2020年5月14日
最新《机器学习最优化》课程笔记，36页pdf，Optimization for Machine Learning
专知会员服务
164+阅读 · 2020年5月10日
【机器学习最优化课程笔记】Optimization for Machine Learning，36页pdf
【机器学习最优化课程笔记】Optimization for Machine Learning，36页pdf
专知会员服务
113+阅读 · 2020年3月25日
元迁移学习的小样本学习，Meta-transfer Learning for Few-shot Learning
元迁移学习的小样本学习，Meta-transfer Learning for Few-shot Learning
专知会员服务
157+阅读 · 2020年2月29日
【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf
【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf
专知会员服务
234+阅读 · 2019年10月21日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
56+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
53+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
143+阅读 · 2019年10月12日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
167+阅读 · 2019年10月11日
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
【CMU卡内基梅隆大学】深度学习在计算机视觉的应用：方法，解释，因果与公平性
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
无监督元学习表示学习
CreateAMind
25+阅读 · 2019年1月4日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
【论文推荐】最新六篇主题模型相关论文—收敛率、大规模、深度主题建模、优化、情绪强度、广义动态主题模型
【论文推荐】最新六篇主题模型相关论文—收敛率、大规模、深度主题建模、优化、情绪强度、广义动态主题模型
专知
11+阅读 · 2018年3月29日
【论文推荐】最新5篇度量学习（Metric Learning）相关论文—人脸验证、BIER、自适应图卷积、注意力机制、单次学习
【论文推荐】最新5篇度量学习（Metric Learning）相关论文—人脸验证、BIER、自适应图卷积、注意力机制、单次学习
专知
17+阅读 · 2018年2月11日
强化学习 cartpole_a3c
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
Andrew NG的新书《Machine Learning Yearning》
我爱机器学习
11+阅读 · 2016年12月7日
相关论文
Self-Supervised Learning For Few-Shot Image Classification
Self-Supervised Learning For Few-Shot Image Classification
Arxiv
19+阅读 · 2019年11月14日
Learning to Walk via Deep Reinforcement Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月26日
Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition
Dynamic Transfer Learning for Named Entity Recognition
Arxiv
3+阅读 · 2018年12月13日
Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning
Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning
Arxiv
7+阅读 · 2018年12月6日
Learning with Interpretable Structure from RNN
Arxiv
19+阅读 · 2018年10月25日
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Multi-task Deep Reinforcement Learning with PopArt
Arxiv
4+阅读 · 2018年9月12日
Large Margin Few-Shot Learning
Arxiv
11+阅读 · 2018年7月8日
Unsupervised Meta-Learning for Reinforcement Learning
Arxiv
8+阅读 · 2018年6月12日
Conditional Random Field and Deep Feature Learning for Hyperspectral Image Segmentation
Arxiv
11+阅读 · 2017年12月27日
One-shot and few-shot learning of word embeddings
Arxiv
5+阅读 · 2017年10月27日
大家都在搜
  1. 图与推荐指南针
  2. 无人艇
  3. 基于大型语言模型
  4. 生成式人工智能
  5. 兵棋推演
  6. 卡尔曼
  7. 李清照词作
  8. MoE
  9. TDGN
  10. 性别年龄戴眼镜识别论文
    11.
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top