一文盘点NeurIPS'22杰出论文亮点!英伟达大佬一句话总结每篇重点( 三 )
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传统的检索系统是基于文档向量嵌入和最近邻搜索 。
而NCI则使用了一个端到端的可微模型 , 极大地简化了搜索管道 , 并且有可能在单个框架中统一检索、排序和Q&A 。
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11、一种新的采样方法一句话总结:加州大学设计出一个最有效的算法从多个分布中进行采样 , 按需采样 。
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研究利用随机零和博弈的方法研究了多重分布学习问题 。
多重分布学习在机器学习公平性、联邦学习以及多主题协作中都有着重要的应用 。
在这其中 , 分布可能是不平衡或重叠的 , 所以最佳的算法应该按需采样 。
12、分布外样本(OOD)检测是可学习的吗?一句话总结:OOD检测在某些条件下是不可学习的 , 但是这些条件不适用于一些实际情况 。
Jim表示 , 具体来讲 , 我们所熟悉的监督式学习的测试数据是内部分发的 , 但现实世界却是混乱的 。
而这个研究运用PAC学习理论 , 提出了3个具体的不可能性定理 , 推断应用于实际环境中确定OOD检测的可行性 。
更重要的是 , 此项工作还为现有的OOD检测方法提供了理论基础 。
13、基于黎曼得分的生成模型(RSGMs)
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一句话总结:这是一类将模型扩展到黎曼流形的生成模型(与欧几里德空间中的数据相反) 。
扩散模型目前已经在人工智能领域取得了很大的进展 , 不过大多数模型都被假设是一个扁平的流形 。
但在机器人学、地球科学或蛋白质折叠等领域 , 数据也能很好地在黎曼流形上描述 。
这项研究使得StableDiffusion有望应用在气候科学上 。
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14、SGD的高维极限定理一句话总结:研究用一个统一的方法 , 了解在高维情况下具有恒定步长的随机梯度下降的缩放极限 。
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【一文盘点NeurIPS'22杰出论文亮点!英伟达大佬一句话总结每篇重点】其核心贡献是发展一个统一的方法 , 在连续步长之下 , 使我们了解SGD在高维的比例限制 。
研究团队还在目前正流行的模型中证明了这个方法 , 示例也展示了很好的效果:
包括收敛的多模态时间尺度以及收敛到次优解决方案 , 概率从随机初始化开始有界地远离零 。
15、RODEO:减小估计梯度方法REINFORCE的方差 。一句话总结:利用Stein算子控制变量来增强REINFORCE的性能 。
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离散变量使神经网络不可微 , 所以估计梯度的一种常见方法是REINFORCE , 但这种方法又存在很大的方差 。
本文提出了一种利用Stein算子控制变量增强REINFORCE的高性能方法:“RODEO” 。
并且 , 这种控制变量可以在线调整以最小化方差 , 并且不需要对目标函数进行额外的评估 。
在基准生成建模任务中 , 例如训练二进制变分自动编码器 , 在具有相同数量的函数估计的情况下 , 研究的梯度估计器实现了有史以来最低的方差 。
大佬来自英伟达 , 师从李飞飞总结这一超强线程的大佬Jim , 现就职于英伟达 。
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