JMLR

Understanding Deep Representation Learning via Layerwise Feature Compression and Discrimination

通过逐层特征压缩与判别理解深度表示学习

Peng Wang, Xiao Li, Can Yaras, Zhihui Zhu, Laura Balzano, Wei Hu, Qing Qu

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Ohio State University（俄亥俄州立大学） 纠错

AI总结 本文通过定义层内压缩和层间判别指标，理论证明深度线性网络在近正交输入和最小范数平衡低秩权重下，特征以几何率压缩、线性率判别，首次定量刻画深度线性网络的分层特征演化，并在非线性网络和迁移学习中验证。

Comments This paper has been accepted for publication in the Journal of Machine Learning Research

Impatient Bandits: Optimizing for the Long-Term Without Delay

不耐烦的赌博机：无需延迟地优化长期目标

Kelly W. Zhang, Thomas Baldwin-McDonald, Kamil Ciosek, Lucas Maystre, Daniel Russo

机构 * Imperial College London（帝国理工学院伦敦分校） ； University of Manchester（曼彻斯特大学） ； Spotify ； Reflection AI ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

AI总结 针对推荐系统中长期用户满意度优化问题，提出一种结合贝叶斯滤波的延迟奖励预测模型和赌博机算法，利用短期代理信号加速学习，理论证明遗憾界依赖于渐进反馈价值，在播客推荐A/B测试中显著优于基线方法。

Comments To appear in Journal of Machine Learning (JMLR)