ICLR 2024:近似最优的最大损失函数量子优化算法

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在2024年ICLR上,Hao Wang、Chenyi Zhang和Tongyang Li三位研究人员发表了一篇引人注目的论文,题为“近似最优的最大损失函数量子优化算法”。这篇论文深入探讨了在优化和机器学习领域中一个关键问题——最小化多个凸、Lipschitz函数的最大值。这一问题在支持向量机(SV...

Redis 为何使用近似 LRU 算法淘汰数据,而不是真实 LRU?

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在《Redis 数据缓存满了怎么办?》我们知道 Redis 缓存满了之后能通过淘汰策略删除数据腾出空间给新数据。淘汰策略如下所示:redis内存淘汰设置过期时间的 keyvolatile-ttl、volatile-random、volatile-lru、volatile-lfu 这四种策略淘汰的数据...

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【Python强化学习】马尔可夫决策过程与蒙特卡洛近似算法讲解(图文解释)

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觉得有帮助请点赞关注收藏~~~马尔可夫决策过程如果系统的下一个状态s_t+1的概率分布只依赖于它的前一个状态s_t,而与更早的状态无关,则称该系统满足马尔可夫性。即对任意的时间t,对任意的状态s_t、s_t+1,均有下面的条件概率等式:P(s_t+1│s_t)=P(s_t+1│s_1,s_2,…,s...

「PostgreSQL高级特性」PostgreSQL 数据库的近似算法

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在较早的博客文章中,我写了关于如何将问题分解为MapReduce样式的方法可以如何为您提供更好的性能。当我们能够在集群中所有核心之间并行化工作负载时,我们发现Citus比单节点数据库快几个数量级。虽然计数(*)和平均数很容易分解成较小的部分,但我立即想到了一个问题,即计数不重复数,列表中的最高值或中...

MCMC、蒙特卡洛近似和Metropolis算法简介

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MCMC 是Markov Chain Monte Carlo 的简称,但在传统模拟中有一个很重要的假设是样本是独立的(independent samples),这一点在贝叶斯统计尤其是高纬度的模型中很难做到。所以MCMC的目的就是运用蒙特卡洛模拟出一个马可链(Markov chain)。如今,概率建...

近似算法有什么特点啊?

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近似最邻近算法的基本分类是哪些?

近似最邻近(Approximate Nearest Neighbor)算法的基本分类是哪些?

一个基于特征向量的近似网页去重算法——term用SVM人工提取训练,基于term的特征向量,倒排索引查询相似文档,同时利用cos计算相似度

摘  要  在搜索引擎的检索结果页面中,用户经常会得到内容相似的重复页面,它们中大多是由于网站之间转载造成的。为提高检索效率和用户满意度,提出一种基于特征向量的大规模中文近似网页检测算法DDW(Detect near-Duplicate WebPages )。试验证明,...

《算法技术手册》一1.3.4 近似算法

1.3.4 近似算法 即使有了这些优化,计算凸包算法所固有的下界性能问题仍未有突破。不过,与其计算出精确解,也许近似解就足够了——近似解不但可以很快地计算出来,而且误差也是能够精确测定的。Bentley-Faust-Preparata算法可以通过将点集切分成多个纵向区域来构建一个近似凸包(Bentl...

《中国人工智能学会通讯》——12.7 序列模式挖掘近似算法

12.7 序列模式挖掘近似算法 数据中通常蕴含大量的频繁模式。确定性算法能够挖掘出所有频繁的模式,具有最高的准确性,但通常会花费大量计算时间,并且消耗大量内存。而序列模式挖掘近似算法是适应大数据的另一种方式。但是,近似算法所挖掘的结果中却存在着误差。因此,错误误差的估计通常是近似算法重点关注的对象。...

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