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Thomas Nagler
Thomas Nagler
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新的OptMuon方法通过自适应动量增强随机优化
研究人员推出了一种新颖的自适应动量正交化方法OptMuon，用于随机非凸优化，该方法通过观察到的轨迹校准更新幅度。该方法将Muon风格的方向与依赖于轨迹的系数计划相结合，避免了对平滑度常数或方差水平的依赖。OptMuon为噪声自适应性和零噪声最优性提供了理论保证，在无需手动调整超参数的情况下，可降低到接近最优的确定性速率。
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新方法增强了PFN的量化不确定性
研究人员开发了一种用于先验数据拟合网络（PFN）量化不确定性的新方法，PFN是用于表格数据预测的先进模型。这种基于鞅后验的新方法提供了一种原则性且高效的方法来估计预测均值和分位数的不确定性，而无需手动调整。该方法的收敛性已得到数学证明，并通过模拟和实际应用证明了其有效性，在推理任务中表现出良好的校准。