This paper shows a simple parameter substitution, which makes use of the reciprocal relation of typical objective functions with typical random parameters. Thereby, the accuracy of first-order probabilistic analysis improves significantly at almost no additional computational cost. The parameter substitution requires a transformation of the stochastic distribution of the substituted parameter, which is explained for different cases.


翻译:本文件显示了简单的参数替代,它利用了典型目标函数与典型随机参数的对等关系。因此,一阶概率分析的准确性大大提高,几乎没有额外的计算成本。参数替代要求转换替代参数的随机分布,为不同情况解释。

0
下载
关闭预览

相关内容

迁移学习简明教程,11页ppt
专知会员服务
107+阅读 · 2020年8月4日
专知会员服务
42+阅读 · 2020年7月7日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍,35页ppt
专知会员服务
109+阅读 · 2020年5月15日
【斯坦福大学Chelsea Finn-NeurIPS 2019】贝叶斯元学习
专知会员服务
37+阅读 · 2019年12月17日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
最新BERT相关论文清单,BERT-related Papers
专知会员服务
52+阅读 · 2019年9月29日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
A unified framework for bandit multiple testing
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月15日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月14日
Arxiv
0+阅读 · 2021年7月14日
A Modern Introduction to Online Learning
Arxiv
20+阅读 · 2019年12月31日
Arxiv
3+阅读 · 2018年2月24日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
Facebook PyText 在 Github 上开源了
AINLP
7+阅读 · 2018年12月14日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员