タグ付けされた質問 「optimization」

2
人工知能は最適化と考えることができますか?
ではこの動画の専門家は、「知性が[特に人工知能に関して]であるかについての考え方の一つの方法は、最適化プロセスとしてである。」、と言います インテリジェンスは常に最適化プロセスと見なすことができ、人工知能は常に最適化問題としてモデル化できますか?パターン認識はどうですか?それとも彼は誤解しているのですか?
10 optimization  agi 

1
PyTorchでAdamオプティマイザーを使用して学習率を低下させると、損失が突然跳ね上がります
オプティマイザー(を使用)と、シングルチャネルオーディオソース分離タスクでauto-encoderネットワークをトレーニングしています。学習率を1要素ずつ減衰させると、ネットワーク損失は急激に跳ね上がり、次の学習率の減衰まで減少します。Adamamsgrad=TrueMSE loss ネットワークの実装とトレーニングにPytorchを使用しています。 Following are my experimental setups: Setup-1: NO learning rate decay, and Using the same Adam optimizer for all epochs Setup-2: NO learning rate decay, and Creating a new Adam optimizer with same initial values every epoch Setup-3: 0.25 decay in learning rate every 25 epochs, and Creating ...


1
機械学習に対する「No Free Lunch」の定理の意味は何ですか?
No Free Lunch(NFL)の定理は述べています(David H. WolpertとWilliam G. Macreadyによる論文Coevolutionary Free Lunchesを参照) 考えられるすべての問題でパフォーマンスが平均化されている場合、任意の2つのアルゴリズムは同等です。 「無料ランチなし」の定理は本当に本当ですか?実際にはどういう意味ですか?このアサーションを示す(MLコンテキストでの)良い例がいいでしょう。 動作が非常に悪いアルゴリズムをいくつか見たことがありますが、実際には上記の定理に従っているとは信じにくいため、この定理の私の解釈が正しいかどうかを理解しようとしています。それとも、Cybenkoの万能近似定理のような別の装飾定理ですか?

弊社のサイトを使用することにより、あなたは弊社のクッキーポリシーおよびプライバシーポリシーを読み、理解したものとみなされます。
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.