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Kaito Baba
Kaito Baba
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新算法使用预测来改进机器调度
研究人员为无关联机器上的 makespan 最小化问题（一个复杂的调度挑战）开发了一种新的带学习增强的算法。该方法利用作业分配的预测来实现多项式时间近似，在预测准确时提供 $(1+\varepsilon)$-近似，并在预测误差增加时退化到 2-近似。这项工作扩展了先前应用于选择问题的框架，并包括了对该方法性能的实证分析。
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新框架估计条件搜索空间中的超参数重要性
研究人员开发了一个名为条件PED-ANOVA（condPED-ANOVA）的新框架，用于在复杂、有条件的搜索空间中准确估计超参数的重要性。该方法解决了先前方法无法处理其存在或域依赖于其他设置的超参数的局限性。实验表明，与可能在条件场景中产生误导性结果的现有估计器的朴素改编不同，condPED-ANOVA提供了有意义且可靠的重要性度量。该团队还公开了他们的代码。