- 提出了一种基于高斯过程的部分线性模型的贝叶斯推断框架，用于估计异质性治疗效应。 - 该模型具有三个优点：解析计算治疗效应的后验分布，后验分布在样本量趋于无穷时集中在真实分布附近，可以将治疗效应的先验知识纳入先验分布。 - 实验结果表明，该方法可以准确估计异质性治疗效应并有效量化其估计不确定性。 - 通过在部分线性模型中放置高斯过程先验，可以解决治疗效应异质性的问题，并提供了一种可靠的CATE估计方法。 - 与基于树模型的方法相比，该方法具有更高的估计准确性和更可靠的不确定性估计。 - 与基于频率学派的方法相比，该方法可以通过边缘化函数f来消除混淆偏差，无需估计倾向得分模型。 - 通过理论分析，证明了该方法的后验分布的渐近一致性，进一步验证了其可靠性。 - 在合成数据和半合成数据上进行了实验，与其他方法进行了比较，结果表明该方法在CATE估计上具有较好的性能。 - 介绍了一种基于高斯过程的贝叶斯方法，用于估计个体化的处理效应。 - 该方法在合成数据和真实数据上进行了实验，结果表明其在不同设置下的性能优于其他方法。 - 该方法可以有效地估计处理效应的不确定性，并且可以利用先验知识来提高估计的准确性。 - 在合成数据实验中，该方法在不同设置下的均方误差较低，证明了其有效性。 - 在真实数据实验中，该方法的性能优于其他方法，尤其是在小样本情况下。 - 该方法的优势在于可以处理非线性函数，并且不依赖于近似后验计算。 - 该方法还可以结合先验知识，提高估计的准确性。 - 该方法的理论分析证明了其后验一致性，并提出了进一步的研究方向。

2023-12-19 21:30:56 +0800

DePRL算法概述： - DePRL是一种个性化的分散学习算法，通过共享表示实现线性收敛加速。 - DePRL通过协作学习一个低维全局表示，并为每个工作者提供个性化解决方案。 - DePRL是第一个在具有非线性表示的情况下，实现了收敛速度的线性加速的算法。 - DePRL的收敛速度为O(1/√NK)，实现了与工作者数量线性加速的收敛。 - DePRL在数据异构环境中表现出优越性能。 - DePRL算法交替更新全局表示和本地头参数，通过局部梯度下降和共识机制实现。 - DePRL的收敛分析基于ϵ-近似解的概念，通过权衡两个耦合参数的影响。 - DePRL的收敛速度可以通过调整学习率和更新步数来控制，实现线性加速。 - DePRL的收敛分析基于一系列假设，包括双随机共识矩阵和有界梯度等。 - DePRL的收敛分析证明了其在个性化分散学习中的优越性能和线性加速收敛的能力。 DePRL算法的特点： - DePRL是一种个性化的分散学习算法，通过共享表示实现线性收敛加速。 - DePRL通过协作学习一个低维全局表示，并为每个工作者提供个性化解决方案。 - DePRL是第一个在具有非线性表示的情况下，实现了收敛速度的线性加速的算法。 - DePRL的收敛速度为O(1/√NK)，实现了与工作者数量线性加速的收敛。 - DePRL在数据异构环境中表现出优越性能。 DePRL算法的收敛分析： - DePRL的收敛分析基于ϵ-近似解的概念，通过权衡两个耦合参数的影响。 - DePRL的收敛速度可以通过调整学习率和更新步数来控制，实现线性加速。 - DePRL的收敛分析基于一系列假设，包括双随机共识矩阵和有界梯度等。 - DePRL的收敛分析证明了其在个性化分散学习中的优越性能和线性加速收敛的能力。 DePRL算法的应用和未来研究方向： - DePRL在数据异构环境中表现出优越性能。 - DePRL可以适应工作者之间的数据异质性，并生成个性化模型。 - DePRL算法与传统的分散学习框架和基于PS的框架进行了比较。 - 未来的研究方向包括压缩或量化技术以减少通信成本和保护隐私的分散算法。

2023-12-19 15:31:04 +0800

- k-SERVER问题是在线算法中一个经过深入研究的问题，但由于简化的假设，其在现实世界中的适用性有限。 - k-FOOD问题是k-SERVER问题的一个现实的泛化，模拟了食品配送等真实场景。 - FAIR k-FOOD问题是为了解决在线平台中的公平性而提出的，其目标是最大化任何服务器所获得的最小奖励。 - k-FOOD和FAIR k-FOOD问题都被证明是强NP难的。 - 提出了FAIR k-FOOD问题的最优离线算法和在线算法DOC4FOOD。 - 在真实和合成数据集上的实验显示了所提算法与最先进的公平食品配送算法的有效性。 - 介绍了k-SERVER问题的两个泛化版本：k-FOOD和FAIR k-FOOD。 - 这些问题是强NP难的，并开发了离线最优解FLOWMILP和FLOWMILP(2S)。 - 提出了基于启发式的在线算法DOC4FOOD。 - 进行了广泛的实验，展示了不同离线和在线算法的性能。 - 希望该研究能为增强在线算法、在线算法的公平性以及约束优化的深度学习等相关问题奠定基础。

2023-12-19 18:01:05 +0800

- 基于预训练模型的基础模型对深度学习产生深远影响。 - 目前的基础模型适用于序列数据，但不适用于时间序列数据。 - 时间序列数据具有多样性和多领域特点，需要特定任务的模型。 - UniTS是一种统一的时间序列模型，支持通用任务规范，包括分类、预测、填充和异常检测任务。 - UniTS通过统一网络骨干结构实现，结合了序列和变量注意力以及动态线性操作符，并作为一个统一模型进行训练。 - 在38个多领域数据集上，UniTS表现出优于特定任务模型和基于自然语言的LLMs的性能。 - UniTS在新的数据领域和任务上展现出了出色的零样本、少样本和提示学习能力。 - 源代码和数据集可在指定的URL上获得。

UniTS代表了时间序列分析领域的重大进展，引入了一个统一模型，能够处理分类、预测、填充和异常检测等各种任务。该模型的独特之处在于其创新的网络骨干，将序列和变量注意力与动态线性算子结合在一起，作为一个单一实体进行训练。研究展示了UniTS在38个多领域数据集上相对于特定任务模型和重用自然语言大语言模型（LLMs）的卓越性能。值得注意的是，UniTS展现出令人印象深刻的零样本、少样本和快速学习能力，使其能够高度适应新的数据领域和任务，无需进行大量的重新训练。源代码和数据集的可用性对于希望探索或实施这一前沿时间序列分析方法的研究人员和从业者来说是一个福音。如果您对时间序列数据的深度学习最新发展感兴趣，这篇论文可能是一个宝贵的资源。

2024-03-04 19:25:31 +0800

- LiFT是一个无监督的强化学习框架，使用基础模型作为教师来指导学习过程。 - 代理从大型语言模型中接收任务指令，并通过视觉-语言模型进行奖励反馈的引导。 - LiFT可以在具有挑战性的开放环境中学习语义上有意义的技能。 - 该方法在MineDojo环境中优于先前的无监督技能发现方法。 - 讨论了使用现成的基础模型作为教师的挑战，并介绍了解决这些挑战的努力。 - LiFT是一个闭环系统，包括LLM任务指令提议和VLM引导的策略学习。 - LLM根据当前的训练环境提出有意义的任务指令。 - VLM通过提供奖励反馈来指导代理学习多任务的语言条件策略。 - LiFT的结果与使用人工监督的任务指令相当。 - 奖励稳定化和策略初始化对于成功学习至关重要。 - VLM奖励的质量有限，可以改进。 - 不同类型的奖励，如softmax，对学习过程没有显著的益处。 - 在评估中，代理执行了8个任务，任务描述在表格中给出。 - 选择任务的目的是在Minecraft环境中进行初步生存。 - 使用随机值作为世界种子，以与训练中使用的世界种子不同。 - 提供了一个完整的提示，要求从给定的情境中提出最有趣的任务和几个不有趣的任务。 - 提供了网络架构、超参数和动作空间映射的训练细节。 - 提供了LiFT、APT和VPT的基线实现的详细信息。

2023-12-15 13:31:00 +0800

- 本文研究了基于选民偏好选择委员会的多赢家投票中的效用和代表性保证。 - 通过适当的补充，可以实现委员会的最佳覆盖和效用的渐进最优近似。 - 通过使用Greedy Justified Candidate Rule，可以实现比例保证下的最佳效用保证。 - MES和GJCR在与AV完成后具有渐进最优的效用保证。 - 通过完成可负担委员会，可以实现最佳的代表性保证。 - 可负担委员会的覆盖至少为委员会大小的k/n。 - 可负担委员会的效用保证取决于未选中候选人的最高批准数。 - 可负担委员会满足EJR+的效用保证为2/√k-1/k。 - Greedy Justified Candidate Rule与AV完成后具有效用保证为2/√k-1/k。 - EJR不满足强效用保证。 - 本文研究了批准制多赢家投票中比例性、覆盖度和效用之间的权衡关系。 - 可以通过完成所谓的可负担委员会来实现非常好的权衡，包括等份法和贪婪公正候选人法。 - 对于贪婪公正候选人法，可以通过完成来实现最优效用保证。 - 对于覆盖度，任何可负担委员会都可以通过完成来实现3/4的覆盖度保证。 - 可以同时实现效用和覆盖度的近似最优保证，同时满足强比例性概念。 - 其他完成方法包括最大最小支持方法、变化预算方法和扰动方法。 - 最大最小支持方法可以实现最大最小支持目标的1/2近似。 - 变化预算方法可以实现1/k的效用保证，但只能实现1/2的覆盖度保证。 - 扰动方法可以实现1/2的覆盖度保证，但只能实现1/k的效用保证。 - 未来的研究方向包括在基于序数偏好的选举中研究比例性和效用之间的权衡，以及重新审视参与性预算的设置。

2023-12-14 12:31:04 +0800

-几何敏感哈希函数是在监督学习中学习类特定流形几何的神经网络模型。 -理解代表每个任务的流形几何图形以及基于它们的任务之间的关系几乎没有得到注意力。 -生成过程可以将每个任务与高维流形相关联，这可以在具有神经调节系统的类脑模型中完成。 -任务特异性几何敏感哈希（T-GSH）是基于这个公式定义的。 -随机加权神经网络与神经调控系统可以实现T-GSH。

在2023年11月17日提交的题为《随机加权神经调节在神经网络中促进跨任务共同流形学习》的最新论文中，探讨了一种理解和利用不同监督学习任务中流形几何的共性的新方法。论文介绍了任务特定几何敏感哈希（T-GSH）的概念，这是神经网络模型领域的重要进展。这种方法特别有趣，因为它表明，当随机加权神经网络与神经调节系统结合时，可以有效地学习和表示这些流形几何。这项研究的影响可能是深远的，可能通过利用任务之间的共享结构，实现神经网络中更高效的学习。对于那些对神经网络设计和认知科学交叉领域感兴趣的人来说，这篇论文可能是一篇有价值的阅读，因为它从类似大脑的模型和神经调节系统中汲取了灵感。

2024-01-08 13:00:58 +0800

- LlaMaVAE是结合了VAE架构和表达性编码器和解码器模型的方法，旨在提供更好的文本生成控制。 - Invertible CVAE是一种新方法，通过基于流动的可逆神经网络（INNs）可以有条件地引导VAE生成。 - LlaMaVAE在语言建模、语义文本相似性和定义建模等任务中表现优于之前的VAE语言模型Optimus。 - 插值和遍历实验的定性分析表明，LlaMaVAE具有更高的语义聚类和几何一致性，从而实现更好的生成控制。

2023-12-21 18:41:32 +0800

- TypeScript中的模板文字类型可以为对象ID添加类型安全性。 - 通过使用模板文字类型，可以创建只有ID才能具有的类型。 - 使用模板文字类型可以解决特殊选项的类型检查和自动扩展建议问题。 - 实现类型安全的ID可以防止混淆实体类型。 - 在编译时和运行时都可以受益于类型安全的ID。

Kravchyk.com的文章深入探讨了在TypeScript中增强对象ID的类型安全性。它解决了TypeScript中的一个常见问题，即ID通常表示为字符串，从而导致潜在的类型混淆和错误。作者提出了一种解决方案，使用TypeScript 4.1中提供的模板文字类型，创建可与普通字符串区分的唯一ID类型。这种方法不仅改善了自动完成和类型检查，还通过ID前缀有助于运行时识别对象类型。 这篇内容的重要性在于其实际应用，作者分享了他们使用这种方法一年多的个人经验，指出它如何防止与实体类型混淆相关的错误。该指南还涉及了这种技术的更广泛影响，例如在GraphQL的全局对象标识中的实用性以及提高日志的可读性。 对于使用TypeScript的开发人员来说，这篇文章提供了有关提高代码可靠性和可维护性的宝贵见解。它通过提供明确的、可操作的策略来克服特定类型挑战而脱颖而出，这对于管理具有众多实体类型的复杂项目可能特别有益。如果您对类型安全性感兴趣，并且正在寻找利用TypeScript的高级功能的方法，那么这篇内容值得您花时间阅读。

2024-01-31 09:00:53 +0800

- ReGAL是一种通过代码重构来学习可重用函数库的无梯度方法。 - ReGAL通过执行验证和完善其抽象，从现有程序中学习。 - ReGAL发现的共享函数库使得在不同领域中更容易预测程序。 - 使用ReGAL函数的开源和专有LLMs在LOGO图形生成、日期推理和基于Minecraft的文本游戏TextCraft的三个数据集上提高了准确性。 - 对于CodeLlama-13B，ReGAL在图形方面的准确率提高了11.5%，在日期理解方面提高了26.1%，在TextCraft方面提高了8.1%。 - 分析显示，ReGAL的抽象封装了常用子程序和环境动态。

ReGAL（Refactoring for Generalizable Abstraction Learning）是一种通过代码重构创建可重用函数库的新方法，用于增强程序合成。这种方法的独特之处在于它不仅仅生成代码，而是在不改变原始执行输出的情况下对其进行改进，并从一小组现有程序中进行学习。ReGAL的重要性在于其实际应用，已经证明它可以提高开源和专有大型语言模型（LLMs）在各个领域的准确性，包括图形生成、日期推理和基于Minecraft的文本游戏。在三个测试领域中，该方法甚至超过了GPT-3.5的表现。对于那些对人工智能和软件开发交叉领域感兴趣的人，特别是对代码生成的效率和准确性感兴趣的人来说，ReGAL发现和应用可推广抽象的方法可能是一个值得探索的改变游戏规则的方法。

2024-01-31 20:22:56 +0800