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...
Автори: | Freitas, D, Nando, Niranjan, M, Gee, A, Doucet, A |
---|---|
Формат: | Journal article |
Опубліковано: |
2000
|
Схожі ресурси
-
Sequential monte carlo methods To train neural network models
за авторством: , d, та інші
Опубліковано: (2000) -
Sequential Monte Carlo methods for diffusion processes
за авторством: Jasra, A, та інші
Опубліковано: (2009) -
Sequential Monte Carlo samplers
за авторством: Del Moral, P, та інші
Опубліковано: (2006) -
Sequential Monte Carlo for model selection and estimation of neural networks
за авторством: Andrieu, C, та інші
Опубліковано: (2000) -
Controlled sequential Monte Carlo
за авторством: Heng, J, та інші
Опубліковано: (2020)