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E A I 猩 球 E A I 猩 球 S h a r i n g k n o w l e d g e , A c q u i r i n g t e c h n o l o g y . 搜 索 关 键 字 搜 索 首 页 归 档 链 接 关 于 率 失 真 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 5 2 7 分 类 : 理 论 , 信 息 论 评 论 4 4 次 阅 读 率 失 真 是 信 息 论 的 一 个 主 要 分 支 ， 为 有 损 数 据 压 缩 提 供 了 理 论 基 础 。 它 处 理 了 每 个 符 号 由 多 少 位 $ R $ 决 定 的 问 题 ， ， 以 便 于 源 可 被 接 受 者 重 建 ， 且 不 超 过 期 望 的 失 真 $ D $ 。 阅 读 剩 余 部 分 信 息 瓶 颈 方 法 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 5 2 6 分 类 : 理 论 , 信 息 论 评 论 4 0 次 阅 读 信 息 瓶 颈 方 法 是 信 息 论 的 一 种 技 术 。 确 切 的 说 ， 给 定 随 机 变 量 $ \ \ m a t h b f $ 和 观 测 相 关 变 量 $ \ \ m a t h b f $ 之 间 联 合 分 布 $ p ( \ \ m a t h b f , \ \ m a t h b f ) $ ， 在 总 结 随 机 变 量 $ \ \ m a t h b f $ 时 ， 找 到 精 确 性 和 复 杂 性 ( 压 缩 ) 之 间 最 好 平 衡 的 方 法 。 阅 读 剩 余 部 分 矩 阵 范 数 与 S p e c t r a l 标 准 化 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 5 1 1 分 类 : 理 论 , 数 学 评 论 1 2 3 次 阅 读 在 《 S p e c t r a l N o r m a l i z a t i o n f o r G e n e r a t i v e A d v e r s a r i a l N e t w o r k s 》 中 ， 为 了 提 高 G A N 中 判 别 器 训 练 的 稳 定 性 ， 利 用 s p e c t r a l n o r m a l i z a t i o n 控 制 判 别 器 函 数 f 的 L i p s c h i t z 常 数 。 相 较 于 直 接 施 加 L i p s c h i t z 约 束 ， 该 方 法 显 著 降 低 了 模 型 训 练 和 推 理 的 计 算 复 杂 度 。 阅 读 剩 余 部 分 L i p s c h i t z C o n t i n u i t y 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 4 1 5 分 类 : 理 论 , 数 学 评 论 1 9 6 次 阅 读 在 深 度 学 习 中 ， L i p s c h i t z c o n t i n u i t y 常 用 于 约 束 学 习 函 数 的 形 状 ， 从 而 起 到 正 则 化 的 作 用 。 那 么 ， 该 约 束 的 有 效 性 和 实 现 方 式 是 什 么 ？ 阅 读 剩 余 部 分 R L 的 正 则 化 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 3 2 3 分 类 : 强 化 学 习 评 论 2 4 9 次 阅 读 o f f p o l i c y 算 法 样 本 效 率 的 提 升 ， 通 常 得 益 于 正 则 化 方 法 使 模 型 在 每 个 环 境 步 数 可 进 行 更 多 的 梯 度 更 新 步 数 ， 即 r e p l a y r a t i o 的 增 加 。 这 是 因 为 正 则 化 可 以 缓 解 梯 度 步 数 增 加 而 导 致 高 估 、 过 拟 合 、 以 及 可 塑 性 损 失 问 题 。 由 此 ， 本 文 试 图 基 于 论 文 《 O v e r e s t i m a t i o n , O v e r f i t t i n g , a n d P l a s t i c i t y i n A c t o r C r i t i c : t h e B i t t e r L e s s o n o f R e i n f o r c e m e n t L e a r n i n g 》 阐 述 o f f p o l i c y 的 正 则 化 。 阅 读 剩 余 部 分 分 布 式 R L ： 方 法 作 者 : w y l i 时 间 : 2 0 2 5 0 3 1 9 分 类 : 强 化 学 习 评 论 2 0 3 次 阅 读 根 据 算 法 的 o n p o l i c y 和 o f f p o l i c y ， 理 解 R L 的 扩 展 。 阅 读 剩 余 部 分 1 2 3 4 . . . 2 7 后 一 页 » 最 新 文 章 率 失 真 信 息 瓶 颈 方 法 矩 阵 范 数 与 S p e c t r a l 标 准 化 L i p s c h i t z C o n t i n u i t y R L 的 正 则 化 分 布 式 R L ： 方 法 G A N s 的 演 进 与 训 练 技 巧 R L 扩 展 ： 网 络 架 构 分 布 式 R L ： 训 练 框 架 R L 扩 展 ： 扩 展 性 理 论 标 签 云 ( T o p 2 0 ) 扩 散 模 型 大 规 模 R L G A N s 激 活 函 数 T r a n s f o r m e r s F l o w s 表 示 学 习 扩 散 策 略 神 经 网 络 特 性 A t t e n t i o n s A L O H A s R L 关 键 点 N N 可 塑 性 微 调 B i p e d a l s V A E s N e R F s L o R A s 对 比 学 习 R L 样 本 高 效 分 类 理 论 ( 3 2 ) 数 学 ( 7 ) 信 息 论 ( 3 ) 认 知 科 学 ( 1 ) A I 理 论 ( 1 7 ) 基 础 模 型 ( 7 0 ) 生 成 模 型 ( 1 9 ) 视 觉 模 型 ( 8 ) W h i t e B o x 网 络 ( 2 ) 大 语 言 模 型 ( 6 ) 多 模 态 模 型 ( 1 0 ) V L A 模 型 ( 7 ) 演 化 学 习 ( 3 ) 持 续 学 习 ( 2 ) 持 续 R L ( 1 ) 强 化 学 习 ( 2 0 ) 基 于 策 略 ( 1 ) 基 于 值 ( 1 ) A c t o r C r i t i c ( 5 ) O f f l i n e R L ( 3 ) 模 仿 学 习 ( 1 0 ) A I 系 统 ( 3 ) R o b o t 学 习 ( 2 8 ) 科 学 空 间 © 2 0 2 5 E A I S t a r . P o w e r e d b y T y p e c h o . 备 案 号 : 沪 I C P 备 2 0 2 3 0 1 8 9 7 0 号 2

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