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至少有sgd的隐式正规化的好处...
随机梯度下降（SGD）在实践中表现出强大的算法正则化效率，该算法在现代机器学习方法的概括中起着重要作用。在这项工作中，我们试图在线性回归的更简单设置（包括众多和参数化的政权）中理解这些问题，我们的目标是对（未注册）平均SGD与Ridge Regres-Sion的显式正规化提供（未注册的）平均SGD的隐性正规化比较。对于一系列最小二乘问题实例（在高维度中是自然的），我们显示：（1）对于每个问题实例和eviry Ridge参数（（未进行定制）SGD），当在对数上提供的样品提供的样本比提供给山脊算法更糟糕的ridge songe（提供的常量）的样本（概括）不变的步骤（概括了SGD的常数）（概括） （2）相反，存在最佳调整的山脊回归需要的样本比SGD更多的样本以具有相同的概括性能。总的来说，我们的结果表明，到对数因素，SGD的概括性能总是不比Ridge回归的多种过度参数化的问题差，实际上，对于某些问题实例来说可能会更好。更普遍地，我们的结果表明，即使在更简单（过度参数化）凸设置中，算法正则化如何产生重要的后果。
具有一般损失功能的重尾SGD算法稳定性
在几项经验研究中，已经报道了随机梯度降低（SGD）中的重尾现象。以前的作品中的实验证据表明，尾巴的重度与SGD的概括行为之间存在很强的相互作用。从理论上讲，为了解决这一经验现象，几项作品做出了强有力的拓扑和统计假设，以将概括误差与沉重的尾巴联系起来。最近，已经证明了新的概括范围，这表明了概括误差和重型尾巴之间的非单调关系，这与报道的经验观察者更相关。尽管可以使用重尾随机微分方程（SDE）对SGD进行建模，但这些界限不需要有条件的拓扑假设，但它们只能应用于简单的二次问题。在本文中，我们在这一研究方面构建，并为更通用的目标功能开发了一般的界限，其中也包括非凸功能。我们的方法是基于重尾sdes及其离散化的范围瓦斯汀稳定性范围，然后我们将其转换为概括界。我们的结果不需要任何非平凡的假设；然而，由于损失功能的一般性，他们对经验观察的启示更加明显。
sgd：街道视图综合与高斯裂纹和扩散先验
为了自主驾驶模拟，早期尝试[8，32，35]部署游戏引擎来渲染图像。它不仅需要耗时的过程来重建虚拟场景，而且还需要以低现实主义的形式产生结果。，用于新型视图Synthesis（NVS）的神经渲染技术，例如神经辐射场（NERF）[21]和3D高斯分裂（3DGS）[14]，用于同步，以使照片现实主义的街道视图进行同步。当前的研究[4、10、20、23、28、39、43、47、48、51、59]主要是街道视图合成中面临的两个挑战：无界场景的重建和染色体对象的建模。尽管已经取得了令人兴奋的进度，但在现有作品中尚未很好地探索评估重建质量的关键问题。众所周知，理想的场景仿真系统应具有高质量的自由视线渲染的能力。目前的作品通常采用从vehicle捕获而在训练阶段却看不见的观点（例如图。1），同时忽略了偏离训练观点的小说观点（例如图。1）。处理这些新颖的观点时，呈现质量的降低明显降低，对现有作品的模糊和伪像，如图1。此问题归因于车辆收集的图像的固有约束视图。训练图像通常沿着车辆的行驶方向捕获，并以车辆的车道为中心。由于车辆的快速行驶速度，框架之间的超偏度有限，因此不允许对现场中的物体进行全面的多视觉观察。因此，可以从稀疏视图中将自动驾驶的街道视图综合任务理解为重建问题。
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费率和服务指南 UPS® Worldwide Economy
体重（公斤） 7 区 体重（公斤） 7 区 0.1 20.25 新加坡元 6 361.91 新加坡元 0.2 40.49 新加坡元 7 402.32 新加坡元 0.3 60.74 新加坡元 8 441.36 新加坡元 0.4 80.99 新加坡元 9 479.12 新加坡元 0.5 101.23 新加坡元 10 516.49 新加坡元 0.6 102.59 新加坡元 11 535.09 新加坡元 0.7 103.95 新加坡元 12 553.85 新加坡元 0.8 105.31 新加坡元 13 571.33 新加坡元 0.9 106.67 新加坡元 14 587.94 新加坡元 1 新加坡元108.02 15 604.47 新加坡元 1.1 116.26 新加坡元 16 624.19 新加坡元 1.2 124.49 新加坡元 17 643.92 新加坡元 1.3 132.72 新加坡元 18 658.85 新加坡元 1.4 140.96 新加坡元 19 669.06 新加坡元 1.5 149.19 新加坡元 20 681.20 新加坡元 1.6 151.19 新加坡元 21 700.90 新加坡元 1.7 153.20 新加坡元 22 734.27 新加坡元 1.8 155.20 新加坡元 23 767.65 新加坡元 1.9 157.20 新加坡元 24 801.02 新加坡元 2 159.20 新加坡元 25 834.40 新加坡元 2.5 198.58 新加坡元 26 867.78 新加坡元 3 211.90 新加坡元 27 901.15 新加坡元 3.5 249.83 新加坡元 28 934.53 新加坡元 4 266.59 新加坡元 29 967.90 新加坡元 4.5 301.01 新加坡元 30 1,001.28 新加坡元 5 321.20 新加坡元 UPS® 全球经济舱 30 公斤以上的货件 始发国家/地区 新加坡 目的地国家/地区 美国* 重量（公斤） 区域 7 每公斤价格 33.38 新加坡元 最低 1,001.28 新加坡元 本表中的所有货币均以新加坡元列出 *仅限美国 48 个州。不包括夏威夷和阿拉斯加
时变量子信道的量子中断概率 - PhysRevA.105.012432.pdf
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推荐引用推荐引用可汗，穆罕默德·阿里夫（Muhammad Arif）；帕特尔（Ronik Ketankumar）； Pamidimukkala，Apurva； Kermanshachi，Sharareh； Rosenberger，JA
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研究文章的多组分和光谱 - 效应相关性的定量分析shaoyao-gancao汤的反痉挛活性
Shaoyao-Gancao汤（SGD）是一种著名的经典中药（TCM），具有反杂质，抗fammatoration和镇痛作用。制备已被广泛用于治疗诊所中的痉挛疾病。迄今为止，SGD的材料基础尚不清楚，并且尚未报道其反痉挛活性的光谱缺失相关性。在这项研究中，使用高性能液相色谱法（HPLC）来建立FNGERPRINT并确定SGD的多个成分。te峰。同时，使用热图和盒子尺寸分析对多个组件进行了量化和分析。热热，通过体外平滑肌收缩测定法提取了反痉挛效应的数据。灰色关系分析与部分最小平方回归相结合，用于研究SGD的频谱不良相关性。最后，使用分离的组织实验验证了潜在的杂溶成分。te hplc fngerprint，并确定了20个共同的峰。15批SGD的相似性均高于0.965。te HPLC方法是准确且可靠的。白ave蛋白，Paeoniforin，Liquiritin和glycyrrhizic Acid的含量高于SGD中的其他成分。te Spectrum - Fect相关结果表明X 4，X 11和X 16与胞溶活性高度相关。01）。te Heatmap和盒子大小还表明X 3（白化蛋白），X 4（Paeoniforin），X 5（Liquiritin），X 11（LiquiriTigenin）和X 16（Glycyrrhizic Acid）可以用作进一步建立质量标准的质量指标。验证测试表明，paeoniforin（11.7-29.25μg/ml）和液脂蛋白（17.19-28.65μg/ml）可以显着减少最大收缩性（p <0。TESE化合物对乙酰胆碱（ACH）诱发的收缩的抑制反应施加了浓度依赖性的痉挛性效应。tus，sgd具有signifcant的反质源，这是由其多个成分的协同活性产生的。TESE FNDING可用于SGD的药效学研究，并且在确定质量标记和质量控制方面具有很大的意义。