在本文中，我们研究了DNN培训中量化的影响。我们假设重量量化是正则化的一种形式，正则化的量与量化水平（精度）相关。我们通过提供分析研究和经验结果来证实我们的假设。通过将重量量化为重量噪声的一种形式，我们探讨了该噪声在训练时如何通过网络传播。然后，我们表明该噪声的大小与量化水平相关。为了确认我们的分析研究，我们在本文中进行了广泛的实验列表，其中我们表明，在各种数据集中，在各种视觉任务和模型中可以看到量化的正则化效果。基于我们的研究，我们建议8位量化在不同的视觉任务和模型中提供了一种可靠的正则化形式。
translated by 谷歌翻译
对非线性不确定系统的控制是机器人技术领域的常见挑战。非线性潜在力模型结合了以高斯流程为特征的潜在不确定性，具有有效代表此类系统的希望，我们专注于这项工作的控制设计。为了实现设计，我们采用了高斯过程的状态空间表示来重塑非线性潜在力模型，从而建立了同时预测未来状态和不确定性的能力。使用此功能，制定了随机模型预测控制问题。为了得出问题的计算算法，我们使用基于方案的方法来制定随机优化的确定性近似。我们通过基于自动驾驶汽车的运动计划的仿真研究评估了最终方案的模型预测控制方法，该研究表现出很大的有效性。拟议的方法可以在其他各种机器人应用中找到前瞻性使用。
translated by 谷歌翻译