Sequential Monte Carlo Methods to Train Neural Network Models
We discuss a novel strategy for training neural networks using sequential Monte Carlo algorithms and propose a new hybrid gradient descent / sampling importance resampling algorithm (HySIR). In terms of computational time and accuracy, the hybrid SIR is a clear improvement over conventional sequenti...
Հիմնական հեղինակներ: | Freitas, D, Nando, Niranjan, M, Gee, A, Doucet, A |
---|---|
Ձևաչափ: | Journal article |
Հրապարակվել է: |
2000
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Sequential monte carlo methods To train neural network models
: , d, և այլն
Հրապարակվել է: (2000) -
Sequential Monte Carlo methods for diffusion processes
: Jasra, A, և այլն
Հրապարակվել է: (2009) -
Sequential Monte Carlo samplers
: Del Moral, P, և այլն
Հրապարակվել է: (2006) -
Sequential Monte Carlo for model selection and estimation of neural networks
: Andrieu, C, և այլն
Հրապարակվել է: (2000) -
Controlled sequential Monte Carlo
: Heng, J, և այլն
Հրապարակվել է: (2020)