会员服务

精品内容

【牛津大学博士论文】超参数化神经网络的泛化与表达性，221页pdf
【牛津大学博士论文】超参数化神经网络的泛化与表达性，221页pdf
专知会员服务
18+阅读 · 4月19日
【NTU博士论文】机器学习泛化性因果视角，200页pdf
【NTU博士论文】机器学习泛化性因果视角，200页pdf
专知会员服务
35+阅读 · 2023年12月25日
【DTU博士论文】结构化表示学习的泛化
【DTU博士论文】结构化表示学习的泛化
专知会员服务
49+阅读 · 2023年4月27日
【普林斯顿博士论文】深度神经网络在监督学习、生成建模和自适应数据分析中的泛化，134页pdf
【普林斯顿博士论文】深度神经网络在监督学习、生成建模和自适应数据分析中的泛化，134页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2023年4月18日
【博士论文】可泛化图神经网络: 面向图应用的可泛化神经网络, 198页pdf
【博士论文】可泛化图神经网络: 面向图应用的可泛化神经网络, 198页pdf
专知会员服务
71+阅读 · 2023年3月15日
【普林斯顿博士论文】深度学习理论与实践的桥接:优化与泛化，540页pdf
【普林斯顿博士论文】深度学习理论与实践的桥接:优化与泛化，540页pdf
专知会员服务
52+阅读 · 2023年1月28日
【伯克利博士论文】学习在动态环境中泛化，103页pdf
【伯克利博士论文】学习在动态环境中泛化，103页pdf
专知会员服务
69+阅读 · 2022年10月12日
强化学习如何可信可靠？CMU最新《可信赖强化学习》综述，36页pdf阐述可信强化学习的鲁棒性、安全性和泛化性
强化学习如何可信可靠？CMU最新《可信赖强化学习》综述，36页pdf阐述可信强化学习的鲁棒性、安全性和泛化性
专知会员服务
86+阅读 · 2022年9月25日
【斯坦福大学博士论文】监督和自监督深度学习泛化的理论见解
【斯坦福大学博士论文】监督和自监督深度学习泛化的理论见解
专知会员服务
85+阅读 · 2022年7月9日
【索邦大学博士论文】实体与关系抽取中的泛化与上下文化
【索邦大学博士论文】实体与关系抽取中的泛化与上下文化
专知会员服务
30+阅读 · 2022年6月20日
【CMU博士论文】缓解负迁移提高迁移学习的泛化和效率，201页pdf
【CMU博士论文】缓解负迁移提高迁移学习的泛化和效率，201页pdf
专知会员服务
55+阅读 · 2022年4月19日
【NeurIPS 2021 】 学习理论(有时)可以解释图神经网络中的泛化
【NeurIPS 2021 】 学习理论(有时)可以解释图神经网络中的泛化
专知会员服务
29+阅读 · 2021年12月13日
UCL& UC Berkeley | 深度强化学习中的泛化研究综述
UCL& UC Berkeley | 深度强化学习中的泛化研究综述
专知会员服务
59+阅读 · 2021年11月22日
深度学习为何泛化好？CMU博士论文《解释深度学习中的泛化性》探究深度学习泛化性的理论基础进展
深度学习为何泛化好？CMU博士论文《解释深度学习中的泛化性》探究深度学习泛化性的理论基础进展
专知会员服务
77+阅读 · 2021年10月22日
【哥本哈根博士论文】因果性与泛化:可识别性与学习方法
专知会员服务
57+阅读 · 2021年10月18日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员
Top