Наука

Графы учатся без оглядки: новая стратегия для непрерывного обучения

от

Предложенная модель AL-GNN демонстрирует превосходство над базовым методом в задачах последовательного обучения на шести графовых наборах данных, стабильно поддерживая высокую точность ($AP$) даже при увеличении длины последовательности (например, на наборах данных Corafull, Reddit и Ogbn-arxiv), что подтверждается дополнительным анализом многоклассового инкремента в приложении.

Предложен инновационный подход к непрерывному обучению графовых нейронных сетей, позволяющий избежать «катастрофического забывания» и сохранить конфиденциальность данных.

Ускорение обучения нейросетей: за горизонтом стандартной оптимизации

от

Адаптивные методы оптимизации склонны к осцилляциям вдоль отдельных параметров, в то время как методы второго порядка (Ньютон) стремятся к седловым точкам, при этом Sophia демонстрирует превосходство благодаря способности надёжно оценивать локальную кривизну.

В статье рассматриваются передовые методы оптимизации глубокого обучения, позволяющие значительно ускорить процесс обучения и повысить обобщающую способность моделей.

Торговля без информационного преимущества: сможет ли искусственный интеллект переиграть теорию?

от

В почти взаимно простых случаях, частотный вектор игрока в $\mu_1$ и $\mu_\rho$ демонстрирует незначительные различия, указывая на тонкую взаимосвязь между этими параметрами и потенциальную устойчивость системы даже при небольших отклонениях.

Новое исследование показывает, что торговля может возникать не из-за асимметрии информации, а из-за вычислительных ограничений и стратегического поведения искусственного интеллекта.