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Vice Provost for the Faculty, University of California Berkeley
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新的UCB策略增强了用于边缘计算的自适应深度神经网络
研究人员为边缘计算环境中的自适应深度神经网络（ADNNs）引入了四种新的上限置信界（UCB）策略。这些策略，包括UCB-Bayes、UCB-Tuned和UCB-V，旨在动态平衡精度与能耗和延迟。使用CIFAR数据集在ResNet和MobileViT模型上进行的实验表明，UCB-Bayes收敛速度最快，而UCB-V和UCB-Tuned在精度、延迟和能耗之间提供了最佳的权衡。
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新的MCTS策略通过方差感知改进蒙特卡洛树搜索
研究人员开发了一种名为Inverse-RPO的新方法，用于系统地推导基于先验的蒙特卡洛树搜索（MCTS）的树策略。该方法建立在将MCTS视为正则化策略优化问题的框架之上，提供了一种将现有的无先验UCBs扩展为基于先验的UCTs的方法。使用此方法推导出的新的方差感知先验UCTs，在各种基准测试中表现优于标准的PUCT策略，且计算成本没有增加。还提供了对mctx库的扩展，以支持这些新策略并鼓励进一步的研究。