研究所论文-百度研究院登上NeurIPS2020多篇论文解读机器学习领先算法
近日,2020(神经信息处理系统年会)落下帷幕。作为人工智能和机器学习领域的顶级国际会议,旨在促进神经信息处理系统的研究交流,并在同行会议上介绍和讨论新的研究。在本次会议上,百度研究院参与了会议并发表了多篇高质量论文。论文集中在大规模稀疏学习的加速求解、新发现物种数量的预测、随机非凸优化和高维数据的判别分析。创新算法和理论,突破原有算法在实际应用中泛化性差、优化效率低的局限研究所论文,
(百度研究院多篇论文入选2020)
首先,论文《:a Fast for》提出了一种大规模稀疏学习的新方法。大规模稀疏学习是机器学习中的重要方法之一,但是大规模稀疏学习的高效训练是一个非常具有挑战性的问题。虽然人们已经提出了很多优化方法来借助凸目标函数和模型的稀疏性来加速大规模稀疏学习问题的求解,但是当模型的稀疏性相对较低或对求解精度的要求很高。对此,本文提出了一种新颖的方法()。
该方法尽可能避免了冗余特征的计算,可以保证算法选择特征的安全性。目前,在一系列大数据集上的实验结果证明了该方法的有效性。如下图所示,在数据集上,百度提出的新方法相比现有的最佳方法在效率优化上有了巨大的提升。
其次,论文“of of with”梳理了自然生态学新发现物种数量的预测。论文首先提出了一个更通用的版本,即将新样本中出现的未知元素按照数量进行划分,从而实现更加准确细致的稳定预测。通过信息论下界的构建,证明了该算法同时达到了最优的时间和样本复杂度。这一新理论充分再现了前七十年的诸多研究成果,在未知参数领域取得了不小的拓展,对自然生态学领域具有重要的现实意义。
论文“of”对统计学习理论中的重要问题“随机非凸优化”给出了新的解决方案。为了优化当前流行的动态梯度下降算法的泛化效果,百度提出了一种稳定的动态梯度下降算法,将差分隐私与梯度下降相结合,巧妙利用差分隐私的优势防止过拟合,提高泛化性能算法。该算法已被证明可以减少泛化误差考研论文,并具有一定的优势,为随机非凸问题带来了创新的解决方案。
最后,文章“之”给出了一种新的高维数据判别分析算法。百度研究了降维(DR)技术的判别分析,并提出了以更少的计算成本获得可比或更好结果的公式。同时,从电子结构计算的角度,将判别分析技术转化为比迹问题,提出了一种基于特征求解器的判别分析技术判别子空间计算算法。依靠比迹公式的闭式解,一旦正则化最优输运问题求解时,就可以通过广义特征值分解得到。百度' s 算法的平均收敛时间较短,对初始化参数的敏感性较低。在实际数据集上的数值实验表明,该算法在分类和聚类任务中具有良好的应用前景。
据悉,2020年入选的多篇高质量论文来自百度研究院西雅图研究院和百度认知计算实验室。上述实验室的研究人员都是NIPS/会议的常客。2019年共评选出6篇论文,也都获奖了。NIPS 2014 最佳论文奖;2020年在更难更深入的顶级机器学习算法和理论会议COLT(上)上发表百度统一单元两篇论文。论文提出解决稀疏约束优化问题的算法,可以显着降低计算复杂度,为高维数据稀疏学习带来算法和理论的新突破。这也是中国互联网公司在COLT上发表的罕见论文;
上述研究成果与百度研究院的发展布局息息相关。今年8月研究所论文-百度研究院登上NeurIPS2020多篇论文解读机器学习领先算法,百度研究院宣布架构全新升级,新增生物计算实验室和安全实验室。迄今为止,百度研究院已经覆盖了从底层基础技术到感知和认知技术的整个人工智能研究领域。汇聚了数十位人工智能领域的世界级专家,共同推动百度研究院的人工智能基础研究和前瞻性洞察。助力人工智能技术加速落地。
如今研究所论文,百度研究院结合自身AI优势,升级新架构,深化跨领域合作。基础研究创新成果有目共睹。未来,百度研究院将继续推动百度人工智能技术的创新发展,巩固其国际人工智能。该领域的影响力推动了人工智能在行业中的应用,为全球科技发展做出了贡献。
文都管联院在预祝2021-2022一路长虹!