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大发888最新登陆网址:留学生体验中国新农村

文章来源:大发888最新登陆网址    发布时间:2018年05月23日 07:12  【字号:      】

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现在有一些强大的无导数优化工具,如进化算法。但是,很多人认为成功使用这些工具需要一些运气,因为关于这些工具需要多久才能获得优秀的结果、这些结果有多好、如何选择合适的参数等问题仍然没有明确的答案。

IEEE智能系统10大AI青年科学家:南大俞扬、腾讯AI Lab刘威入选

我的研究主要关注构建无导数(Derivative-Free)优化的理论基础。我们的研究覆盖了时间复杂度分析、近似率分析、算子作用(operators』 effects),最近还覆盖了高维空间和噪声环境中的优化。现在我们探索如何在不用担心非凸问题和不可导性(nondifferentiability)的情况下设计更好的学习系统。

对于组合优化,我们开发了 Pareto 优化方法(即 ParetoOpt),用于布尔约束函数(constrained Boolean function)。ParetoOpt 取得了目前子集选择问题最优的多项式时间近似率,因此使得我们能够创建当前最优的稀疏回归学习算法。ParetoOpt 还在更多设置中实现了最好的理论和实证性能,包括具备总成本约束的子集选择和单调集函数的近似率最小化等设置。

对于连续域优化,我们开发了 sampling-and-classification (SAC) 框架。我们证明该框架能够逼近多项式时间中任意函数的全局最优解。使用 SAC 可以解决高度非凸 ramp-loss 学习问题,性能优于使用当前最优的梯度方法。

目前,无导数优化在执行机器学习任务时仍然存在局限性。我们正在努力研究如何在现实世界中,大型带噪声的复杂任务克服该局限性。




(责任编辑:马丽丹)

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