Detta arbete utforskar maximal sannolikhet optimering av neurala nätverk genom hypernätverk. Ett hypernätverk initierar vikterna i ett annat nätverk, som i sin tur kan användas för typiska funktionella uppgifter som regression och klassificering. Vi optimerar hypernätverk för att direkt maximera den villkorliga sannolikheten för att målvariabler ges inmatning. Med detta tillvägagångssätt får vi konkurrenskraftiga empiriska resultat på regressions- och klassificeringsriktmärken.
I REF, hypernätverket användes för att direkt maximera den villkorliga sannolikheten för målvariabler ges inmatning.
Stochastic Maximum Likelihood Optimization via Hypernetworks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}