We present LatNet Builder, a software tool to find good parameters for lattice rules, polynomial lattice rules, and digital nets in base 2, for quasi-Monte Carlo (QMC) and randomized quasi-Monte Carlo (RQMC) sampling over the $s$-dimensional unit hypercube. The selection criteria are figures of merit that give different weights to different subsets of coordinates. They are upper bounds on the worst-case error (for QMC) or variance (for RQMC) for integrands rescaled to have a norm of at most one in certain Hilbert spaces of functions. We summarize what are the various Hilbert spaces, discrepancies, types of weights, figures of merit, types of constructions, and search methods supported by LatNet Builder. We briefly discuss its organization and we provide simple illustrations of what it can do.


翻译:我们展示了LatNet 构建器, 这是一种软件工具, 用来寻找在基底2中, 准蒙卡罗(QMC) 和随机准蒙卡罗(RQMC) 抽样对美元元元单位超立方体进行抽样的优劣参数。 选择标准是给不同的坐标子集带来不同权重的优劣数字。 它们是最坏的错误( QMC) 或差异( RQMC) 的上限, 对于重新排列的原格子体来说, 在某些Hilbert 功能空间中最多有一个标准。 我们总结了Hilbert 空间、 差异、 重量类型、 功绩、 建筑类型 和LatNet 构建器所支持的搜索方法。 我们简要讨论其组织, 我们简单描述它能做什么 。

0
下载
关闭预览

相关内容

再缩放是一个类别不平衡学习的一个基本策略。当训练集中正、反例数据不均等时,令m+表示正例数,m-表示反例数,并且需对预测值进行缩放调整。
专知会员服务
26+阅读 · 2021年7月11日
【伯克利-Ke Li】学习优化,74页ppt,Learning to Optimize
专知会员服务
40+阅读 · 2020年7月23日
专知会员服务
61+阅读 · 2020年3月4日
【论文】结构GANs,Structured GANs,
专知会员服务
14+阅读 · 2020年1月16日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年5月6日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月27日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月25日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
已删除
将门创投
3+阅读 · 2019年5月6日
人工智能 | CCF推荐期刊专刊约稿信息6条
Call4Papers
5+阅读 · 2019年2月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员