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ідея - 기계 학습 및 최적화
신경 인식 연산자 네트워크를 사용한 함수 공간에서의 복합 베이지안 최적화
본 논문은 단일 연산자 네트워크 백본을 사용하여 불확실성을 가진 예측을 생성하는 NEON(Neural Epistemic Operator Networks)이라는 새로운 아키텍처를 소개한다. NEON은 기존 방법들에 비해 훨씬 적은 수의 학습 가능한 매개변수로도 유사한 성능을 달성할 수 있다.
차별화 가능한 Frank-Wolfe 최적화 계층: 대규모 볼록 최적화 문제를 효율적으로 해결하는 방법
본 논문은 Frank-Wolfe 방법을 활용하여 차별화 가능한 최적화 계층인 DFWLayer를 제안합니다. DFWLayer는 투영 및 헤시안 행렬 계산 없이 제약 조건이 있는 대규모 볼록 최적화 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다.
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