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2022-6-11 08:37:22
摘自:第25届机器学习国际会议记录。ACM,2008年,第160-167页。[18] 乔治·西本科。“S形函数叠加近似”。In:Mathematicsof control,signals and systems 2.4(1989),第303–314页。[19] 西奥多·埃夫吉尼奥、查尔斯·米切利和马西米利亚诺·蓬蒂尔。“使用内核方法学习多任务”。摘自:《机器学习研究杂志》第6期。2005年4月,第615-637页。[20] Manuel Fern fff fd ffndez Delgado等人,“我们需要数百名分类师来解决现实世界的分类问题吗?”。摘自:《机器学习研究杂志》15.1(2014),第3133-3181页。[21]马蒂亚斯·费勒和弗兰克·赫特。第1章。超参数优化。2018年[22]Thomas F Golob。“出行行为研究的结构方程建模”。《运输研究B部分:方法论37.1》(2003),第1-25页。[23]Thomas F Golob、David S Bunch和David Brownstone。“基于显示和说明的车型选择和利用数据的车辆使用预测模型”。摘自:《运输经济学与政策杂志》(1997),第69-92页。[24]Thomas F Golob和Michael G McNally。“户主之间的活动参与和旅行互动模式”。《运输研究B部分:方法论》31.3(1997),第177-194页。【25】诺亚·戈洛维奇、亚历山大·拉克林和奥哈德·沙米尔。“神经网络的大小独立样本复杂性”。In:arXiv预印本arXiv:1712.06541(2017)。[26]Jen J Gong等人,“预测不断变化的电子健康记录系统的临床结果”。摘自:第23届ACM SIGKDD知识发现和数据挖掘国际会议记录。ACM,2017年,第1497-1505页。【27】Aur fff fd ffifdline G fff fd ffdron。使用Scikit Learn和TensorFlow进行动手机器学习:构建智能系统的概念、工具和技术。”O\'Reilly Media,Inc.,2017年。[28]Kazuma Hashimoto等人。
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2022-6-11 08:37:24
“联合多任务模型:为多任务增长神经网络”。In:arXiv预印本arXiv:1611.01587(2016)。[29]杰里·豪斯曼。“计量经济学分析中的变量测量错误:来自右侧的问题和来自左侧的问题”。摘自:《经济展望杂志》15.4(2001),第57-67页。[30]杰瑞·豪斯曼、杰森·阿布雷瓦亚和Fiona·M·斯科特·莫顿。“离散响应设置中依赖变量的错误分类”。摘自:《计量经济学杂志》87.2(1998),第239-269页。[31]何开明等,“图像识别的深度残差学习”。IEEEconference on computer vision and pattern recognition发表于:IEEEconference on computer vision and pattern recognition。2016年,第770-778页。【32】约翰·保罗·赫尔维斯顿、埃莉亚·麦克唐纳·费特和杰里米·J·米切莱克。“在RP内生性存在的情况下,汇集陈述和披露偏好数据”。《运输研究第B部分:方法学109》(2018),第70-89页。大卫·A·汉舍和马克·布拉德利。“使用规定的反应选择数据来丰富RevealedReference离散选择模型”。摘自:营销信函4.2(1993),第139-151页。[34]Geo ffrey Hinton、Oriol Vinyals和Je ffdean。“在神经网络中提取知识”。In:arXiv预印本arXiv:1503.02531(2015)。[35]库尔特·霍尼克。“多层前馈网络的逼近能力”。摘自:Neuralnetworks 4.2(1991),第251-257页。[36]科特·霍尼克、麦克斯韦·斯丁奇科姆和哈尔伯特·怀特。“多层前馈网络是通用逼近器”。《神经网络2.5》(1989),第359-366页。【37】劳伦特·雅各布、让·菲利普·维特和弗朗西斯·巴赫。“群集多任务学习:A凸公式”。神经信息处理系统的进展。2009年,第745-752页。[38]Seyong Kim和Eric P Xing。“结构化稀疏多任务回归树引导组套索”。于:(2010年)。【39】Ryuichi Kitamura等人。
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2022-6-11 08:37:27
“荷兰和加利福尼亚时间使用数据的比较分析”。年:(1992年)。【40】亚历克斯·克里哲夫斯基、伊利亚·萨茨基和Geo Offrey E Hinton。“使用深度卷积神经网络的Imagenet分类”。神经信息处理系统的进展。2012年,第1097-1105页。【41】Yann LeCun、Yoshua Bengio和Geo Offrey Hinton。“深度学习”。《自然》521.7553(2015),第436-444页。【42】梁世玉和R Srikant。“为什么使用深层神经网络进行函数逼近?”In:arXiv预印本arXiv:1610.04161(2016)。【43】龙明生、王建民。“利用深层关系网络学习多项任务”。In:arXiv预印本arXiv:1506.02117 2(2015)。[44]Jordan J Louviere等人,“将偏好数据来源结合起来,以建模复杂的决策过程”。摘自:营销信函10.3(1999),第205-217页。帕特里夏·K·里昂。“与时间相关的结构方程建模:分析动态姿态行为关系的方法”。《运输科学》18.4(1984),第395-414页。[46]Ishan Misra等人,“用于多任务学习的十字绣网络”。IEEEConference on Computer Vision and Pattern Recognition发表于:IEEEConference on Computer Vision and Pattern Recognition。2016年,第3994–4003页。【47】森川隆、本·阿基瓦和丹尼尔·麦克法登。“结合显示偏好和心理测量数据的离散选择模型”。《计量经济学进展》16(2002),第29-56页。[48]Mikhail Mozolin、J-C Thill和E Lynn Usery。“多层感知器神经网络出行分布预测:关键评估”。《运输研究B部分:方法学34.1》(2000),第53-73页。【49】贝纳姆·内沙布尔、富冈良田和内森·斯雷布罗。“神经网络中基于规范的容量控制”。参加:学习理论会议。2015年,第1376–1401页。【50】彼得·尼杰坎普、奥拉·雷吉亚尼和托马索·特里塔佩。
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2022-6-11 08:37:30
“意大利城市间交通流量建模:神经网络分析和logit分析之间的比较”。摘自:交通研究C部分:新兴技术4.6(1996),第323-338页。【51】Amalia Polydoropoulou和Moshe Ben Akiva。“多种公共交通技术的组合显示和声明偏好嵌套logit访问和模式选择模型”。《运输研究记录:运输研究委员会杂志》1771(2001),第38-45页。【52】Bharath Ramsndar等人,“药物发现的大规模多任务网络”。In:arXiv预印本arXiv:1502.02072(2015)。【53】PV Subba Rao等人,“通过访问模式选择的行为分析对人工神经网络的另一种洞察”。《计算机、环境和城市系统》22.5(1998),第485-496页。大卫·罗尔尼克和马克斯·特马克。“表达自然功能的深层网络的力量”。In:arXiv预印本arXiv:1705.05502(2017)。[55]Sebastian Ruder12等人,“水闸网络:学习在松散相关的任务之间共享什么”。摘自:stat 1050(2017),第23页。【56】凯伦·西蒙扬、安德里亚·韦达尔迪和安德鲁·齐瑟曼。“深层卷积网络:可视化图像分类模型和显著性图”。In:arXiv预印本arXiv:1312.6034(2013)。[57]肯尼思·阿斯莫尔、埃里克·特弗霍夫和罗宾·林赛。“出行需求”。《城市交通经济学》。第2卷。劳特利奇,2007年。[58]Kenneth Small和Clifford Winston。“交通需求:模型和应用”。In:交通经济学和政策论文。1998年【59】阿成。“神经网络输入参数的重要性排序”。《专家系统与应用》15.3-4(1998),第405-411页。[60]Christian Szegedy等人,“用卷积深入研究”。摘自:Cvpr,2015年。[61]蒂莫西·J·塔迪夫。“涉及交通态度和行为的因果推断”。
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2022-6-11 08:37:33
《运输研究》11.6(1977),第397-404页。[62]肯尼斯火车。“汽车所有权和模式选择的结构化logit模型”。参见:TheReview of Economic Studies 47.2(1980),第357-370页。[63]Kenneth E列车。模拟离散选择方法。剑桥大学出版社,2009年。【64】华金·范肖伦。第二章。元学习。2018年【65】弗拉基米尔·瓦普尼克。统计学习理论的本质。Springer science and businessmedia,2013年。【66】弗拉基米尔·诺莫维奇·瓦普尼克。“统计学习理论概述”。摘自:IEEE神经网络学报10.5(1999),第988–999页。【67】罗马人维什宁。高维概率:介绍在数据科学中的应用。第47卷。剑桥大学出版社,2018年。【68】乌尔里克·冯·卢森堡(Ulrike Von Luxburg)和伯恩哈德·斯科夫(Bernhard Sch fff f f f f f f d lkopf)。“统计学习理论:模型、概念和结果”。《逻辑史手册》。第10卷。Elsevier,2011年,第651-706页。[69]马丁·J·温赖特。高维统计:非渐近观点。第48卷。剑桥大学出版社,2019年。[70]John C Whitehead et al.“结合揭示和陈述的偏好数据来估计生态服务的非市场价值:对科学状况的评估”。摘自:Journalof Economic Surveys 22.5(2008),第872-908页。【71】谢琦、路金阳和艾米丽·帕卡尼。“基于数据挖掘的工作-旅行模式选择建模:决策树和神经网络”。《运输研究记录:运输研究委员会杂志》1854(2003),第50-61页。[72]杨永新和蒂莫西·霍斯佩代尔斯。“跟踪规范化深度多任务学习”。In:arXiv预印本arXiv:1606.04038(2016)。[73]Xin Ye、Ram M Pendyala和Giovanni Gottardi。“探索模式选择与行程链模式复杂性之间的关系”。《运输研究第B部分:方法学41.1》(2007),pp。
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2022-6-11 08:37:36
96–113.[74]袁明和林怡,“分组变量回归中的模型选择和估计”。《皇家统计学会杂志:B辑(统计方法学)》68.1(2006),第49-67页。克里斯托弗·泽格拉斯。“建筑环境与机动车所有权和使用:智利圣地亚哥的证据”。《城市研究》47.8(2010),1793-1817页。【76】巴雷特·佐夫和库克·沃勒。“强化学习的神经架构搜索”。In:arXiv预印本arXiv:1611.01578(2016)。[77]Barret Zoph等人,“学习可伸缩图像识别的可转移架构”。In:arXiv预印本arXiv:1707.07012 2.6(2017)。附录I:超参数空间超参数维度值共享M1[1,2,3,4,5]域特定M2[1,2,3,4,5]λ常数[1e-20,1e-4,1e-2,5e-1] λ常数[1e-20,1e-4,1e-2,5e-1] λ常数[1e-20,1e-4,1e-2,5e-1] n隐藏【25,50,100,200】n迭代20000n迷你批次200表3:MTLDNNAppendix II的超参数空间:描述性汇总统计参与者的年龄在20到85岁之间,收入在每月无收入到20000以上之间。下表总结了样本和人群之间的年龄和收入分布比较。就年龄而言,样本中年轻人的比例过高,而老年人的比例偏低。就月收入而言,在样本中,没有收入和收入超过20000英镑的高收入个人的代表性不足,而所有其他收入群体的分布都接近于人口的分布。
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2022-6-11 08:37:39
所有参与者的回答都得到了金钱补偿。年龄组人口(%)样本(%)收入组人口(%)样本(%)20- 24 8.42 16.31无收入10.79 1.4625- 29 9.04 17.32低于2000美元7.49 7.1930- 34 9.22 15.45 $2,000 - $3,999 10.69 14.935 - 39 9.75 14.08 $4,000 - $5,999 11.29 17.3540 - 44 10.12 10.09 $6,000 - $7,999 10.89 15.5745 - 49 9.72 10.2 $8,000 - $9,999 9.49 14.7750 - 54 10.19 7.42 $10,000 - $11,999 8.39 10.0755 - 59 9.67 4.93 $12,000 - $14,999 9.09 8.2260 - 64 8.13 2.49 $15,000 - $19,999 9.49 4.7865 - 69 6.39 0.67超过20000美元12.39 5.6970- 74 3.35 0.9175 - 79 2.84 080 - 84 1.73 0.1385+1.43 0表4:调查描述性总结统计附录三:前10名MTLDNN架构共享M1领域规范M2 n隐藏λλλ1 1 25 1.00E-02 1.00E-02 1.00E-043 2 25 1.00E-02 1.00E-04 1.00E-201 1 25 1.00E-20 1.00E-02 1.00E-021 1 25 1.00E-02 5.00E-01 1 1 1 100 1.00E-02 1.00E-20 1.00E-20 1 00E-041 4 25 1.00E-02 5.00E-01 1.00E-021 1 200 1.00E-02 5.00E-01 1.00E-021 1 1 501.00E-02 1.00E-02 1.00E-203 1 100 1.00E-02 1.00E-04 1.00E-042 3 50 1.00E-02 5.00E-01 1.00E-20表5:前10个MTLDNN体系结构
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