吴景峰
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2020年–今天
2024 【i21】 张瑞琪(Ruiqi Zhang) , 吴景峰 , 彼得·L·巴特利特 :
线性变压器块的上下文学习:MLP组件和一步GD初始化的优点。 CoRR公司 abs/2402.14951 ( 2024 ) [i20] 吴景峰 , 彼得·L·巴特利特 , 马图斯·特尔加斯基 , 余斌(Bin Yu) :
物流损失的大步进梯度下降:损失的非单调性提高了优化效率。 CoRR公司 腹肌/2402.15926 ( 2024 ) 2023 [c22] 李浩然 , 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 :
基于规则的持续学习的固定设计分析。 CoLLAs公司 2023 : 513-533 【c21】 吴景峰 , 邹迪凡 , 陈子祥 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 沙姆·M·卡卡德 :
学习高维单个ReLU神经元的有限样本分析。 ICML公司 2023 : 37919-37951 [公元20年] 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 杰森·D·李 :
稳定边缘Logistic回归梯度下降的隐式偏差。 NeurIPS公司 2023 [第19条] 吴景峰 , 朱文南 , 彼得·凯鲁兹 , 弗拉基米尔·布雷弗曼 :
私有联合频率估计:适应实例的困难。 NeurIPS公司 2023 [i19] 吴景峰 , 邹迪凡 , 陈子祥 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 沙姆·M·卡卡德 :
用有限样本学习高维单神经元ReLU网络。 CoRR公司 abs/2303.02255 ( 2023 ) [i18] 李浩然 , 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 :
基于规则的持续学习的固定设计分析。 CoRR公司 abs/2303.10263 ( 2023 ) [i17] 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 杰森·D·李 :
稳定边缘Logistic回归梯度下降的隐式偏差。 CoRR公司 abs/2305.11788 ( 2023 ) [i16] 吴景峰 , 朱文南 , 彼得·凯鲁兹 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 :
私有联合频率估计:适应实例的困难。 CoRR公司 abs/2306.09396 ( 2023 ) 【i15】 吴景峰 , 邹迪凡 , 陈子祥 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 彼得·L·巴特利特 :
线性回归的上下文学习需要多少预训练任务? CoRR公司 abs/2310.08391 ( 2023 ) [第14条] 李旭恒 , 邓一禾 , 吴景峰 , 东若洲 , 顾泉泉 :
超参数线性回归加速SGD的风险边界。 CoRR公司 abs/2311.14222 ( 2023 ) 2022 [c18] 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 林阳(Lin Yang) :
基于差距的强化学习无监督探索。 AISTATS公司 2022 : 4109-4131 [第17条] 吴景峰 , 邹迪凡 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 沙姆·M·卡卡德 :
超参数线性回归具有衰减步长的SGD的最后迭代风险界。 ICML公司 2022 : 24280-24314 [第16条] 吴景峰 , 邹迪凡 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 沙姆·M·卡卡德 :
协变位移下线性回归预处理-微调的威力和局限性。 NeurIPS公司 2022 [第15条] 邹迪凡 , 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 沙姆·M·卡卡德 :
插值机制中最小二乘法的多通道SGD风险边界。 NeurIPS公司 2022 [i13] 邹迪凡 , 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , Sham M.Kakade先生 :
插值机制中最小二乘法的多通道SGD风险边界。 CoRR公司 abs/2203.03159 ( 2022 ) [i12] 吴景峰 , 邹迪凡 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 沙姆·M·卡卡德 :
协变位移下线性回归预处理-微调的威力和局限性。 CoRR公司 abs/2208.01857 ( 2022 ) 2021 [第14条] 李浩然 , 阿迪蒂亚·克里希南 , 吴景峰 , 索海尔·科洛里 , Praveen K.Pilly公司 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 :
略图结构规则化的终身学习。 ACML公司 2021 : 985-1000 [第13条] 邹迪凡 , 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 沙姆·M·卡卡德 :
线性回归中常步长SGD的良性过拟合。 COLT公司 2021 : 4633-4635 [第12条] 吴景峰 , 邹迪凡 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 :
方向问题:关于具有中等学习率的随机梯度下降的内隐偏差。 ICLR公司 2021 [第11条] 邹迪凡 , 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 院长P.福斯特 , 沙姆·M·卡卡德 :
最小二乘问题中SGD的隐式正则化的好处。 NeurIPS公司 2021 : 5456-5468 [第10条] 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 林阳(Lin Yang) :
适应挑剔的客户:后悔约束和多目标强化学习的探索复杂性。 NeurIPS公司 2021 : 13112-13124 【c9】 卓龙于 , 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 离子斯托伊卡 , 新晋 :
二十年后:分层核心无状态公平排队。 NSDI公司 2021 : 29-45 【c8】 杰佑 , 吴景峰 , 新晋 , 莫沙拉夫·乔杜里 :
船舶计算还是船舶数据? 为什么两者都不? NSDI公司 2021 : 633-651 【c7】 卓龙于 , 胡楚亨 , 吴景峰 , 小孙 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 莫沙拉夫·乔杜里 , 刘振华 , 新晋 :
具有单个队列的可编程数据包调度。 SIGCOMM公司 2021 : 179-193 [i11] 邹迪凡 , 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 沙姆·M·卡卡德 :
线性回归中常步长SGD的良性过拟合。 CoRR公司 abs/2103.12692 ( 2021 ) [i10] 李浩然 , 阿迪蒂亚·克里希南 , 吴景峰 , 索海尔·科洛里 , Praveen K.Pilly公司 , 弗拉基米尔·布雷弗曼 :
略图结构规则化的终身学习。 CoRR公司 abs/2104.08604 ( 2021 ) [第九章] 邹迪凡 , 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 院长P.Foster , 沙姆·M·卡卡德 :
最小二乘问题中SGD的隐式正则化的好处。 CoRR公司 abs/2108.04552 ( 2021 ) [i8] 吴景峰 , 弗拉基米尔·布雷弗曼 , 林福阳(Lin F.Yang) :
基于差距的强化学习无监督探索。 CoRR公司 abs/2108.05439 ( 2021 ) [i7] 吴景峰 , 邹迪凡 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 , 沙姆·M·卡卡德 :
超参数线性回归具有衰减步长的SGD的最后迭代风险界。 CoRR公司 abs/2110.06198 ( 2021 ) 2020 【c6】 吴景峰 , 弗拉基米尔·布雷弗曼 , 林阳(Lin Yang) :
通过迭代平均获得免费的可调正则化。 ICML公司 2020 : 10344-10354 【c5】 吴景峰 , 胡文清 , 熊浩毅 , 君欢 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , Zhanxing Zhu先生 :
关于广义为SGD的噪声梯度下降。 ICML公司 2020 : 10367-10376 [i6] 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 林福阳(Lin F.Yang) :
通过迭代平均获得免费的可调正则化。 CoRR公司 abs/2008.06736 ( 2020 ) [i5] 吴景峰 , 邹迪凡 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 顾泉泉 :
方向问题:关于具有中等学习率的随机梯度下降的内隐正则化效应。 CoRR公司 abs/2011.02538 ( 2020 ) [i4] 吴景峰 , 弗拉基米尔·布拉弗曼 , 林福阳(Lin F.Yang) :
适应挑剔的客户:后悔约束和多目标强化学习的探索复杂性。 CoRR公司 abs/2011.13034 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c4】 冰雨 , 吴景峰 , 马金文 , Zhanxing Zhu先生 :
半监督学习中的切线正态对立正则化。 CVPR公司 2019 : 10676-10684 【c3】 杰安 , 吴景峰 , 马金文 :
基于融合全卷积网络的云自动分割。 ICIC(1) 2019 : 520-528 【c2】 Zhanxing Zhu先生 , 吴景峰 , 冰雨 , 雷武(Lei Wu) , 马金文 :
随机梯度下降中的各向异性噪声:逃离尖锐极小值的行为和正则化效应。 ICML公司 2019 : 7654-7663 [i3] 吴景峰 , 胡文清 , 熊浩毅 , 君欢 , Zhanxing Zhu先生 :
随机梯度下降中的乘性噪声:数据依赖正则化,连续和离散近似。 CoRR公司 abs/1906.07405 ( 2019 ) 2018 [i2] Zhanxing Zhu先生 , 吴景峰 , 冰雨 , 雷武(Lei Wu) , 马金文 :
随机梯度下降中各向异性噪声的正则化效应。 CoRR公司 abs/1803.00195 ( 2018 ) [i1] 冰雨 , 吴景峰 , Zhanxing Zhu先生 :
半监督学习中的切线正态对立正则化。 CoRR公司 腹肌/1808.06088 ( 2018 ) 2017 [j1] 吴景峰 , 魏东晋 , 彭唐 :
数据异常的监测技术综述 (数据异常监测技术调查)。 计算机科学 44 ( Z11号机组 ) : 24-28 ( 2017 ) 2016 【c1】 陈波(Bo Chen) , 高秀娥 , 郑庆国 , 吴景峰 :
基于Akaike信息准则和改进熵方法的人体成分预测模型研究。 CISP-BMEI公司 2016 : 1882-1886
合著者索引
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