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World File Search System下降算法
非Convex Minimax优化的两次梯度梯度下降算法
We provide a unified analysis of two-timescale gradient descent ascent (TTGDA) for solving structured nonconvex minimax optimization problems in the form of min x max y ∈Y f ( x , y ), where the objective function f ( x , y ) is nonconvex in x and concave in y , and the constraint set Y ⊆ R n is convex and bounded.在凸 - 孔循环设置中，单次梯度下降（GDA）算法被广泛用于应用中，并且已被证明具有强大的收敛保证。在更一般的设置中，它可能无法收敛。我们的贡献是设计ttgda算法，这些算法是有效的，这些算法超出了凸形 - 连接设置，并有效地确定了函数φ（·）的固定点：= maxy∈Yf（·f（·，y）。我们还建立了解决求解平滑和非平滑concove-concave minimax优化问题的复杂性的理论界限。据我们所知，这是对非凸端优化的TTGDA的第一个系统分析，阐明了其在训练生成的对抗网络（GAN）和其他现实世界应用问题中的卓越性能。关键字：结构化的非凸极最小值优化，两次尺度梯度下降，迭代复杂度分析
机器学习 - IT专家技术
类型的监督学习分类类型与机器学习中的回归开始，从分类的基本概念（数据挖掘）的基本概念（数据挖掘）ML梯度下降算法中的回归技术类型及其变体开始从分类逻辑回归开始，为什么使用Python使用Python，为什么分类中对支持矢量机（SVM）决策树（SVM）类型的监督学习分类类型与机器学习中的回归开始，从分类的基本概念（数据挖掘）的基本概念（数据挖掘）ML梯度下降算法中的回归技术类型及其变体开始从分类逻辑回归开始，为什么使用Python使用Python，为什么分类中对支持矢量机（SVM）决策树（SVM）
量子梯度下降的回顾 - PhysLab
量子计算是一个新兴领域，有可能对优化、密码学和量子系统模拟等各个领域产生重大影响。在各种量子算法中，参数化量子电路在量子机器学习和量子优化等应用中起着关键作用。在此背景下，量子梯度下降已成为优化这些电路的主要技术。在本文中，我们对量子梯度下降算法进行了全面的研究，高级物理本科生可以理解，同时保持了严谨的学术研究论文风格。我们提供了该算法的详细数学公式，包括其收敛性和复杂性分析。我们还讨论了实现方法，展示了算法的实用方面。最后，我们给出了实验结果，证明了该算法在各种量子计算应用中的有效性。在本文结束时，读者应该对量子梯度下降算法及其在参数化量子电路优化中的意义有透彻的了解。
有效计算量子利率延伸功能
量子率延伸功能在量子信息理论中起着基本作用，但是目前尚无实际算法，可以有效地计算此功能至中等通道尺寸的高精度。在本文中，我们展示了对称性降低如何显着模拟纠缠辅助量子率延伸问题的常见实例。这使我们能够更好地理解获得最佳利率差异权衡的量子通道的属性，同时还允许更有效地计算量子利率 - 缺陷函数，而少于使用的数值算法。此外，我们提出了镜下下降算法的不精确变体，以计算具有可证明的sublerear收敛速率的量子率延伸函数。我们展示了这种镜下下降算法与Blahut-Arimoto和预期最大化方法有关，以前用于解决信息理论中的类似问题。使用这些技术，我们提出了第一个计算多量量子率函数的数值实验，并表明我们所提出的算法可以更快地解决，并且与现有的甲基化合物相比，我们提出了更快的速度和更高的准确性。
主题：人工智能 ( ARTI )
• 什么是机器学习？• 传统编程与机器学习的区别 • 机器学习与人工智能的关系 • 机器学习的应用 • 机器为什么要学习？为什么不首先设计出按预期执行的机器？• 机器学习的类型（监督、无监督、半监督和强化学习） • 具有一个变量的线性回归 • 假设表示、假设空间 • 学习需要偏差 • 训练示例的概念 • 损失函数的概念，• 训练方法：机器学习算法可能用来训练模型的迭代试错过程，迭代训练方法的缺点，均方误差 (MSE)，梯度下降算法。学习率对减少损失的影响，特征缩放的重要性（最小-最大规范化）。
神经网络是学习时间段的模型...
本文提出了一种新颖的学习方法，用于复发神经网络（RNN）专家模型的混合，该模型可以通过在专家之间动态切换来获取生成所需序列的能力。我们的方法基于使用梯度下降算法的最大似然估计。此方法类似于常规方法中使用的方法。但是，我们通过添加一种机制来改变每个专家的差异来修改似然函数。所提出的方法被证明是成功地学习了一组9个Lissajous曲线之间的Markov链切换，而常规方法会失败。根据所提出的方法的概括能力分析的学习绩效也被证明优于常规方法。随着添加门控网络，该提出的方法成功地应用于小型类人机器人的感觉 - 运动流，作为时间序列预测和生成的现实问题。©2008 Elsevier Ltd.保留所有权利。
基于通道muller参数检测的量子通信中的实时极化补偿方法
极化漂移纤维和自由空间光学链路是极化编码量子键分布（QKD）系统中位错误率动态增加的主要因素。适用于两个链接的动态极化补偿方法是一个挑战。在这里，我们提出了一种普遍适用的实时极化补偿方法，即使用极化检测器第一次检测光学链接的muller参数，然后通过梯度下降算法获得控制器的最佳参数。仿真结果表明比当前方法具有优势，而波动板的速度较少，更快的适用性适用于各种光学链接。在卫星和光学连接的同等实验中，平均极化灭绝比分别达到27.9 dB和32.2 dB。我们方法的成功实施将有助于fiber和自由空间QKD系统的实时极化设计，同时也有助于基于激光的极化系统的设计。
估计折叠的变化，其中部分观察到的结果与微生物宏基因组中的应用
我们考虑了在多变量结果的预期值中估算倍数变化的问题，该结果被观察到，这些结果受到未知样品特异性和类别特异性扰动的约束。我们是由对微生物分类单元的丰度进行高通量测序研究的动机，其中微生物相对于它们的真实丰度是系统地过度检测和未检测到的。我们的日志线性模型允许部分可识别的估计，我们通过施加可解释的参数约束来建立完整的可识别性。为了减少偏见并保证存在稀疏观测的参数估计值，我们将渐近可忽略不计和约束的惩罚应用于我们的估计功能。我们开发了一种快速坐标下降算法进行估计，并在零假设下进行估计的增强Lagrangian算法。我们构建模型得分测试，即使对于小样本量和违反分布构成的量，也证明了有效的推断。通过微生物关联与结直肠癌的荟萃分析来说明了方法和相关方法的比较。
通过量子学习控制实现线性高斯量子系统的最优控制
有效控制线性高斯量子 (LGQ) 系统是基础量子理论研究和现代量子技术发展中的重要任务。在此，我们提出了一种基于梯度下降算法的通用量子学习控制方法，用于最佳控制 LGQ 系统。我们的方法利用完全描述 LGQ 系统量子态的一阶和二阶矩，灵活地设计用于不同任务的损失函数。我们使用这种方法展示了深度光机械冷却和大型光机械纠缠。我们的方法能够在短时间内对机械谐振器进行快速和深度基态冷却，超越了连续波驱动强耦合机制中边带冷却的限制。此外，即使热声子占有率达到一百，光机械纠缠也可以非常快地产生，并且超过相应稳态纠缠的几倍。这项工作不仅拓宽了量子学习控制的应用范围，而且为 LGQ 系统的最优控制开辟了一条途径。