Ashok Cutkosky

事前のスケジュールなしでモデルのパフォーマンスを向上させる柔軟な学習率の方法を紹介するよ。

新しいアプローチがニューラルネットワークの複雑な損失関数の最適化を改善してるよ。

新しいアルゴリズムが動的環境のオンライン線形回帰を改善する。

新しいアルゴリズムが事前知識なしで動的学習環境で低い後悔を達成。

深層学習の最適化手法における仮定とその現実世界への影響を調査する。

スケジュールフリーの最適化が機械学習の効率をどう変えるかを発見しよう。