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Carlos Heredia Pimienta
Carlos Heredia Pimienta
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AdaGrad、RMSProp 和 Adam 的新连续时间模型
研究人员开发了一个连续时间框架来模拟 AdaGrad、RMSProp 和 Adam 等流行优化算法。通过将这些算法表示为积分微分方程，该研究为理解它们的行为提供了一个新的理论视角。数值模拟和收敛性分析证实，这些连续时间模型能够准确地近似原始的离散算法，从而为理解自适应优化方法提供了更深入的见解。
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新型神经网络模型预测零售需求和弹性
研究人员开发了一种名为可积情景依赖需求网络（ICDN）的新型神经网络模型，用于多产品零售需求。该模型将对数需求学习为对数价格的函数，从而能够从学习到的需求曲面精确推导出弹性。将ICDN应用于Dominick's啤酒数据集，与现有基准相比，ICDN在样本外泛化能力和弹性估计稳定性方面均有所提高。