論文の概要: Controlling Travel Path of Original Cobra
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10655v1
- Date: Sat, 15 Oct 2022 05:38:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-20 16:05:55.471077
- Title: Controlling Travel Path of Original Cobra
- Title(参考訳): オリジナルのコブラの走行経路の制御
- Authors: Mriganka Basu RoyChowdhury, Arabin K Dey
- Abstract要約: カーネルをベースとしたCOBRAは,COBRAの直接近似である。
本稿では,提案アルゴリズムが他のCOBRAよりも精度が高く,Gridsearch COBRAよりも高速であることを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: In this paper we propose a kernel based COBRA which is a direct approximation
of the original COBRA. We propose a novel tuning procedure for original COBRA
parameters based on this kernel approximation. We show that our proposed
algorithm provides much better accuracy than other COBRAs and faster than usual
Gridsearch COBRA. We use two datasets to illustrate our proposed methodology
over existing COBRAs.
- Abstract(参考訳): 本稿では,オリジナルCOBRAの直接近似であるカーネルベースのCOBRAを提案する。
本稿では,このカーネル近似に基づくCOBRAパラメータの新しいチューニング手法を提案する。
本稿では,提案アルゴリズムが他のCOBRAよりも精度が高く,Gridsearch COBRAよりも高速であることを示す。
我々は既存のCOBRAに対する提案手法を説明するために2つのデータセットを使用する。
関連論文リスト
- PageRank Bandits for Link Prediction [72.61386754332776]
リンク予測は、リコメンダシステムやナレッジグラフ補完といった幅広いアプリケーションを用いたグラフ学習において重要な問題である。
本稿では,リンク予測を逐次的意思決定プロセスとして再構成し,各リンク予測インタラクションを逐次的に行う。
本稿では,PageRankとコンテキスト的帯域を結合した新しい融合アルゴリズム PRB (PageRank Bandits) を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-03T02:39:28Z) - Statistical evaluation and optimization of entanglement purification protocols [0.0]
提案手法は, ほぼ均一にサンプリングされた密度行列から推定される初期平均コンカレンスを改善できないことを示す。
また、より効率的なプロトコルを開発し、より効率的な2ドルプロジェクタに基づく最近の提案とともに数値的に検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T16:58:03Z) - Adaptive Consensus Optimization Method for GANs [2.1227526213206542]
本稿では,ADAMとRMSpropを併用した2次勾配法を提案する。
提案手法に対応する固定点反復法を導出し,提案手法が収束していることを示す。
提案手法は,最近提案された他の最先端2次手法と比較して,画像の質や質が向上している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T13:50:42Z) - Normalized/Clipped SGD with Perturbation for Differentially Private
Non-Convex Optimization [94.06564567766475]
DP-SGDとDP-NSGDは、センシティブなトレーニングデータを記憶する大規模モデルのリスクを軽減する。
DP-NSGD は DP-SGD よりも比較的チューニングが比較的容易であるのに対して,これらの2つのアルゴリズムは同様の精度を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-27T03:45:02Z) - A Fast and Accurate Splitting Method for Optimal Transport: Analysis and
Implementation [19.6590956326761]
我々は,高速かつ信頼性の高い大規模最適輸送(OT)問題を,前例のない速度と精度の組み合わせで解く方法を開発した。
ダグラス・ラフフォード分割法に基づいて構築され、近似正規化問題を解く代わりに、元のOT問題に直接取り組んだ。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-22T12:16:08Z) - Beta-CROWN: Efficient Bound Propagation with Per-neuron Split
Constraints for Complete and Incomplete Neural Network Verification [151.62491805851107]
私たちは、ニューロン毎の分割を完全にエンコードできるバウンド伝搬ベースの検証器である$beta$-crownを開発した。
Beta$-CROWNはLPベースのBaB法よりも3桁近い速さで堅牢性検証が可能です。
BaBを早期に終了することにより、不完全な検証にも使用できます。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-11T11:56:54Z) - Upper Confidence Bounds for Combining Stochastic Bandits [52.10197476419621]
バンディットアルゴリズムを結合する簡単な手法を提案する。
私たちのアプローチは、個々のbanditアルゴリズムのそれぞれを、より高いレベルのn$-armed bandit問題のアームとして扱う"meta-ucb"手順に基づいています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-24T05:36:29Z) - Comparator-adaptive Convex Bandits [77.43350984086119]
我々は,コンパレータのノルムが小さい場合,残差が小さい凸バンディットアルゴリズムを開発した。
アイデアを拡張して、リプシッツや滑らかな損失関数で包帯を凸する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-16T16:33:35Z) - Optimizing Vessel Trajectory Compression [71.42030830910227]
前回の研究では,AISの位置情報をオンラインで消費することで,血管軌跡の要約表現を提供するトラジェクトリ検出モジュールを導入しました。
この手法は、生データの少なくとも70%を冗長として廃棄することにより、元のコースからほとんど逸脱しない信頼性の高い軌道合成を提供することができる。
しかし、そのような軌道圧縮はパラメトリゼーションに非常に敏感である。
各容器のタイプを考慮し, 軌道のシナプスを改良する適切な構成を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-11T20:38:56Z) - gBeam-ACO: a greedy and faster variant of Beam-ACO [0.1529342790344802]
グリーディパス選択を用いたビームACOのグリーディ変種を導入する。
欲求経路の選択の活用は、経路のビームを維持するのに必要な探索によって相殺される。
我々の実験は、従来のビームACOよりも高速であるだけでなく、発見された溶液の品質を犠牲にするものではないことを実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-23T13:35:27Z) - From graph cuts to isoperimetric inequalities: Convergence rates of
Cheeger cuts on data clouds [3.222802562733786]
バランスの取れたグラフカットの最適化に依存するグラフベースのクラスタリングアルゴリズムについて検討する。
チェーガー定数とそれに関連するチェーガーカットの両方に対して、それらの連続体に対する高い確率収束率を得る。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T13:58:52Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。