Ashok Cutkosky

Apresentando um método flexível para taxas de aprendizado que melhora o desempenho do modelo sem cronogramas pré-definidos.

Uma nova abordagem melhora a otimização de funções de perda complexas em redes neurais.

Novos algoritmos melhoram a regressão linear online para ambientes dinâmicos.

Novo algoritmo consegue baixa frustração em ambientes de aprendizado dinâmicos sem conhecimento prévio.

Analisando as suposições nos métodos de otimização de deep learning e suas implicações no mundo real.

Descubra como a otimização sem horários transforma a eficiência do aprendizado de máquina.