On two sequential problems : the load planning and sequencing problem and the non-normal recurrent neural network
Notice bibliographique
Résumé
The work in this thesis is separated into two parts. The first part deals with the load planning and sequencing problem for double-stack intermodal railcars, an operational problem found at many rail container terminals. In this problem, containers must be assigned to a platform on which the container will be loaded, and the loading order must be determined. These decisions are made with the objective of minimizing the costs associated with handling the containers, as well as minimizing the cost of containers left behind. The deterministic version of the problem can be cast as a shortest path problem on an ordered graph. This problem is challenging to solve because of the large size of the graph. We propose a two-stage heuristic based on the Iterative Deepening A* algorithm to compute solutions to the load planning and sequencing problem within a five-minute time budget. Next, we also illustrate how a Deep Q-learning algorithm can be used to heuristically solve the same problem.The second part of this thesis considers sequential models in deep learning. A recent strategy to circumvent the exploding and vanishing gradient problem in recurrent neural networks (RNNs) is to enforce recurrent weight matrices to be orthogonal or unitary. While this ensures stable dynamics during training, it comes at the cost of reduced expressivity due to the limited variety of orthogonal transformations. We propose a parameterization of RNNs, based on the Schur decomposition, that mitigates the exploding and vanishing gradient problem, while allowing for non-orthogonal recurrent weight matrices in the model.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».