NeurIPS 2018 | 南大周志华团队提出用于动态系统的自适应学习Ader
近日改名为 NeurIPS 的原 NIPS 会议将于当地时间 12 月 2-8 日在加拿大蒙特利尔举办。周志华领导的南京大学计算机软件新技术国家重点实验室有多篇论文入选,今天介绍的这篇论文《Adaptive Online Learning in Dynamic Environments》提出了一种可用于动态环境的自适应在线学习方法(Ader)。此外,研究人员还基于替代损失提出了一种改进版 Ader,使用这种方法,每一轮的梯度评估次数将从 O(log T ) 降至 1。最后,研究人员还将 Ader 延展到了可使用动态模型的序列来特征化比较器的案例上。