BriefGPT - AI 论文速递
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多元异构数据上自带核学习和 Transformer 预训练的高效贝叶斯优化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种简单的方法来预训练代理模型，使用高斯过程和变压器编码器的深度特征学习。该方法适用于解决具有异构输入空间的先前任务，并提供了一种混合初始化策略来加速新任务的收敛。实验结果表明，该方法在合成和真实基准问题上更加有效。
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关键要点
- 本文提出了一种简单的方法来预训练代理模型，使用高斯过程和变压器编码器的深度特征学习。
- 该方法适用于解决具有异构输入空间的先前任务。
- 提供了一种混合初始化策略，加速新任务的收敛。
- 实验结果表明，该方法在合成和真实基准问题上更加有效。
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