Ashok Cutkosky

Introducendo un metodo flessibile per i tassi di apprendimento che migliora le prestazioni del modello senza orari preimpostati.

Un nuovo approccio migliora l'ottimizzazione di funzioni di perdita complesse nelle reti neurali.

Nuovi algoritmi migliorano la regressione lineare online per ambienti dinamici.

Nuovo algoritmo raggiunge un basso rimpianto in ambienti di apprendimento dinamici senza conoscenze preliminari.

Esaminando le ipotesi nei metodi di ottimizzazione del deep learning e le loro implicazioni nel mondo reale.

Scopri come l'ottimizzazione senza programmazione trasforma l'efficienza del machine learning.