Zobrazeno 1 - 10
of 36 835
pro vyhledávání: '"Training algorithms"'
Pretext training followed by task-specific fine-tuning has been a successful approach in vision and language domains. This paper proposes a self-supervised pretext training framework tailored to event sequence data. We introduce a novel alignment ver
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2402.10392
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
We design a series of serial and parallel proximal point (gradient) ADMMs for the fully connected residual networks (FCResNets) training problem by introducing auxiliary variables. Convergence of the proximal point version is proven based on a Kurdyk
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2310.15334
In this paper, we present a novel training approach called the Homotopy Relaxation Training Algorithm (HRTA), aimed at accelerating the training process in contrast to traditional methods. Our algorithm incorporates two key mechanisms: one involves b
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2309.15244
Autor:
Dahl, George E., Schneider, Frank, Nado, Zachary, Agarwal, Naman, Sastry, Chandramouli Shama, Hennig, Philipp, Medapati, Sourabh, Eschenhagen, Runa, Kasimbeg, Priya, Suo, Daniel, Bae, Juhan, Gilmer, Justin, Peirson, Abel L., Khan, Bilal, Anil, Rohan, Rabbat, Mike, Krishnan, Shankar, Snider, Daniel, Amid, Ehsan, Chen, Kongtao, Maddison, Chris J., Vasudev, Rakshith, Badura, Michal, Garg, Ankush, Mattson, Peter
Training algorithms, broadly construed, are an essential part of every deep learning pipeline. Training algorithm improvements that speed up training across a wide variety of workloads (e.g., better update rules, tuning protocols, learning rate sched
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.07179
Autor:
Troiano, Maurizio1 (AUTHOR) maurizio.troiano@uniroma1.it, Nobile, Eugenio2 (AUTHOR) eugenion@mail.tau.ac.il, Mangini, Fabio1 (AUTHOR) fabio.mangini@uniroma1.it, Mastrogiuseppe, Marco1 (AUTHOR) marco.mastrogiuseppe@uniroma1.it, Conati Barbaro, Cecilia3 (AUTHOR) cecilia.conati@uniroma1.it, Frezza, Fabrizio1 (AUTHOR) fabrizio.frezza@uniroma1.it
Publikováno v:
Information (2078-2489). May2024, Vol. 15 Issue 5, p270. 26p.
The computation necessary for training Transformer-based language models has skyrocketed in recent years. This trend has motivated research on efficient training algorithms designed to improve training, validation, and downstream performance faster t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.06440
Publikováno v:
مهندسی منابع آب, Vol 16, Iss 59, Pp 79-96 (2024)
AbstractIntroduction: An artificial neural network (ANN) is a powerful data-driven tool capable of learning the linear and nonlinear relationships governing different systems. However, determining the best-performing algorithm in terms of convergence
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/0fa67b472ff74a60918ce86a769397a4