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Nan Jiang
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新的SQS方法通过贝叶斯学习实现高深度神经网络压缩 · 跟踪2个来源
研究人员开发了一种名为SQS的新方法来压缩大型神经网络，使其能够在资源有限的设备上部署。这个统一的框架使用贝叶斯变分学习同时执行权重剪枝和低比特量化。SQS采用spike-and-slab先验进行稀疏性处理，并使用高斯混合模型对量化权重进行建模，在保持可比性能的同时实现了比现有方法更高的压缩率。在ResNet、BERT-base、Llama3.2和Qwen2.5等模型上的实验证明了其有效性。
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Q-MMR框架为离轨策略评估提供新方法
研究人员引入了Q-MMR，一个用于马尔可夫决策过程（MDP）中离轨策略评估的新理论框架。该方法学习数据点的权重，以利用矩匹配目标来近似目标策略下的预期回报。一项关键发现是，对于一般的函数逼近，存在一个数据依赖的、无维度的有限样本保证，其显著特点是不依赖于函数类的复杂度。