tag :: optimization deep_learning

закладки (спрятать)4
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1Primal-dual subgradient methods for convex problems
http://ium.mccme.ru/postscript/s12/GS-Nesterov%20Primal-dual.pdf
6 лет назад , @loroch
deep_learning
dual_averaging
optimization
deep_learningdual_averagingoptimization
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
11506.01186.pdf
https://arxiv.org/pdf/1506.01186.pdf
6 лет назад , @loroch
deep_learning
optimization
deep_learningoptimization
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1duchi11a.dvi
http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf
6 лет назад , @loroch
deep_learning
optimization
deep_learningoptimization
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи
1TensorFlow LSTM benchmark — RETURNN 1.0-dev documentation
http://returnn.readthedocs.io/en/latest/tf_lstm_benchmark.html
7 лет назад , @dallmann
deep_learning
lstm
optimization
tensorflow
deep_learninglstmoptimizationtensorflow
(0)
копироватьудалить
- Запись сообщества
- посмотреть историю записи

&lang;&lang;
⟨
1
&rang;
⟩⟩

публикации (спрятать)28
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

3Don't decay the learning rate, increase the batch size
S. Smith, P. Kindermans, C. Ying, и Q. Le. arXiv preprint arXiv:1711.00489, (2017)
6 лет назад , @loroch
batch_size
deep_learning
learning_rate
optimization
scaling
batch_sizedeep_learninglearning_rateoptimizationscaling
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1How Does Batch Normalization Help Optimization?(No, It Is Not About Internal Covariate Shift)
S. Santurkar, D. Tsipras, A. Ilyas, и A. Madry. arXiv preprint arXiv:1805.11604, (2018)
6 лет назад , @loroch
batch_normalization
deep_learning
optimization
batch_normalizationdeep_learningoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Adding One Neuron Can Eliminate All Bad Local Minima
S. Liang, R. Sun, J. Lee, и R. Srikant. arXiv preprint arXiv:1805.08671, (2018)
6 лет назад , @loroch
deep_learning
optimization
deep_learningoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
6Neural Ordinary Differential Equations
R. Chen, Y. Rubanova, J. Bettencourt, и D. Duvenaud. (2018)cite arxiv:1806.07366.
6 лет назад , @jpvaldes
deep_learning
machine_learning
optimization
deep_learningmachine_learningoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
4A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent.
S. Smith, и Q. Le. (2017)cite arxiv:1710.06451Comment: 13 pages, 9 figures. Published as a conference paper at ICLR 2018.
6 лет назад , @jpvaldes
bayesian
deep_learning
optimization
bayesiandeep_learningoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Edward: A library for probabilistic modeling, inference, and criticism
D. Tran, A. Kucukelbir, A. Dieng, M. Rudolph, D. Liang, и D. Blei. (01.02.2017)
6 лет назад , @jpvaldes
bayesian
advi
deep_learning
expectation_maximization
machine_learning
mcmc
optimization
probabilistic_programming
variational_inference
bayesianadvideep_learningexpectation_maximizationmachine_learningmcmcoptimizationprobabilistic_programmingvariational_inference
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2A Hierarchical Model for Device Placement
A. Mirhoseini, A. Goldie, H. Pham, B. Steiner, Q. Le, и J. Dean. (2018)
6 лет назад , @loroch
RL
RNN
deep_learning
device
optimization
placement
RLRNNdeep_learningdeviceoptimizationplacement
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Device placement optimization with reinforcement learning
A. Mirhoseini, H. Pham, Q. Le, B. Steiner, R. Larsen, Y. Zhou, N. Kumar, M. Norouzi, S. Bengio, и J. Dean. arXiv preprint arXiv:1706.04972, (2017)
6 лет назад , @loroch
CNN
CPU
GPU
RL
RNN
deep_learning
devices
optimization
placement
CNNCPUGPURLRNNdeep_learningdevicesoptimizationplacement
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1DNN's Sharpest Directions Along the SGD Trajectory
S. Jastrzębski, Z. Kenton, N. Ballas, A. Fischer, Y. Bengio, и A. Storkey. (2018)
6 лет назад , @loroch
deep_learning
optimization
deep_learningoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
2Dual averaging methods for regularized stochastic learning and online optimization
L. Xiao. Journal of Machine Learning Research, 11 (Oct): 2543--2596 (2010)
6 лет назад , @loroch
deep_learning
optimization
deep_learningoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Coin betting and parameter-free online learning
F. Orabona, и D. Pál. Advances in Neural Information Processing Systems, стр. 577--585. (2016)
6 лет назад , @loroch
deep_learning
optimization
deep_learningoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
1Scale-free algorithms for online linear optimization
F. Orabona, и D. Pál. International Conference on Algorithmic Learning Theory, стр. 287--301. Springer, (2015)
6 лет назад , @loroch
deep_learning
optimization
deep_learningoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Three Factors Influencing Minima in SGD
S. Jastrzębski, Z. Kenton, D. Arpit, N. Ballas, A. Fischer, Y. Bengio, и A. Storkey. (2017)cite arxiv:1711.04623Comment: First two authors contributed equally. Short version accepted into ICLR workshop.
6 лет назад , @loroch
deep_learning
flat_minima
large_batch
optimization
deep_learningflat_minimalarge_batchoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
6Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning
L. Bottou, F. Curtis, и J. Nocedal. (2016)quantization overview.
6 лет назад , @loroch
deep_learning
machine_learning
optimization
second_order
deep_learningmachine_learningoptimizationsecond_order
(2)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Deep Gradient Compression: Reducing the Communication Bandwidth for Distributed Training
Y. Lin, S. Han, H. Mao, Y. Wang, и W. Dally. (2017)cite arxiv:1712.01887Comment: we find 99.9% of the gradient exchange in distributed SGD is redundant; we reduce the communication bandwidth by two orders of magnitude without losing accuracy.
6 лет назад , @loroch
communication
compression
deep_learning
gradient
optimization
communicationcompressiondeep_learninggradientoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
3Sparse Communication for Distributed Gradient Descent
A. Aji, и K. Heafield. (2017)sparse update.
6 лет назад , @loroch
cnn
deep_learning
distributed
optimization
sparse
cnndeep_learningdistributedoptimizationsparse
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
9An overview of gradient descent optimization algorithms
S. Ruder. (2016)cite arxiv:1609.04747Comment: Added derivations of AdaMax and Nadam.
6 лет назад , @loroch
deep_learning
gradient_descend
optimization
overview
deep_learninggradient_descendoptimizationoverview
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
7On optimization methods for deep learning.
Q. Le, J. Ngiam, A. Coates, A. Lahiri, B. Prochnow, и A. Ng. ICML, стр. 265-272. Omnipress, (2011)
7 лет назад , @tobias.koopmann
back
deep_learning
ma
optimization
propagation
backdeep_learningmaoptimizationpropagation
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
8Random Search for Hyper-Parameter Optimization
J. Bergstra, и Y. Bengio. Journal of Machine Learning Research, (2012)
7 лет назад , @nosebrain
deep_learning
grid
manual
optimization
random
search
deep_learninggridmanualoptimizationrandomsearch
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер
24Adam: A Method for Stochastic Optimization.
D. Kingma, и J. Ba. CoRR, (2014)
7 лет назад , @thoni
deep_learning
optimization
deep_learningoptimization
(0)
копироватьудалитьдобавить публикацию в буфер

&lang;&lang;
⟨
1
2
&rang;
⟩⟩

BibSonomy

закладки (спрятать)4
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

1Primal-dual subgradient methods for convex problems

11506.01186.pdf

1duchi11a.dvi

1TensorFlow LSTM benchmark — RETURNN 1.0-dev documentation

публикации (спрятать)28
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...

3Don't decay the learning rate, increase the batch size

1How Does Batch Normalization Help Optimization?(No, It Is Not About Internal Covariate Shift)

3Adding One Neuron Can Eliminate All Bad Local Minima

6Neural Ordinary Differential Equations

4A Bayesian Perspective on Generalization and Stochastic Gradient Descent.

1Edward: A library for probabilistic modeling, inference, and criticism

2A Hierarchical Model for Device Placement

3Device placement optimization with reinforcement learning

1DNN's Sharpest Directions Along the SGD Trajectory

2Dual averaging methods for regularized stochastic learning and online optimization

1Coin betting and parameter-free online learning

1Scale-free algorithms for online linear optimization

3Three Factors Influencing Minima in SGD

6Optimization Methods for Large-Scale Machine Learning

3Deep Gradient Compression: Reducing the Communication Bandwidth for Distributed Training

3Sparse Communication for Distributed Gradient Descent

9An overview of gradient descent optimization algorithms

7On optimization methods for deep learning.

8Random Search for Hyper-Parameter Optimization

24Adam: A Method for Stochastic Optimization.

просмотр

сходные по теме тэги

закладки (спрятать)4 показатьвсётолько закладкизакладки на страницу5102050100 RSSBibTeXXML

публикации (спрятать)28 показатьвсётолько публикациипубликации на страницу5102050100 расширенный... RSSBibTeXRDFдальше...

просмотр

сходные по теме тэги

закладки (спрятать)4
показать
всё
только закладки
закладки на страницу
5
10
20
50
100
RSS
BibTeX
XML

публикации (спрятать)28
показать
всё
только публикации
публикации на страницу
5
10
20
50
100
расширенный...
RSS
BibTeX
RDF
дальше...