Oct, 2012

马尔可夫行列式点过程

PDF
TL;DR本文提出了一个基于马尔科夫理论的 determinantal point process (M-DPP) 方法，用于解决多样性集合的选取问题，并且可以通过时间来维护这个多样性。该模型不仅可以产生独立、多样性的集合，同时也可以根据用户的偏好，选择相关性高的新闻文章呈现给用户。
determinantal point processsubset selectionmarkov dppdiverse setsnews articles
发现论文，激发创造
  • 机器学习中的行列式点过程

    本文介绍了基于行列式点过程（DPPs）的概率模型，包括算法的细节，以及该方法在机器学习中的应用，例如生成多样化的搜索结果和摘要，分析图像中的非重叠人类姿势等。

    Jul, 2012

  • 学习行列式点过程

    该论文提出了一种基于特征的条件 DPP 模型的参数化形式，利用其进行了可行的、凸优化的学习，最终应用于文本摘要任务并获得了最先进的结果。

    Feb, 2012

  • 确定性点过程的精确采样

    本文介绍了行列式点过程 (Determinantal Point Processes, DPPs) 以及其在机器学习领域中的应用，比如主动学习、贝叶斯优化、强化学习和图形模型中的边缘化。同时，文章也指出了为许多与机器学习相关的设置提供了在连续域上从 DPPs 中精确采样的方法。

    Sep, 2016

  • 连续确定性点过程的近似推断

    本研究提出了两个高效的 Determinantal Point Processes 采样方案，并将其运用于人体姿态合成和活动空间的排斥性混合建模。

    Nov, 2013

  • 大边界行列式点过程

    本文探讨了如何通过重新参数化核矩阵，并提出了一种新的基于大间隔分离原则的参数估计技术来学习标记训练数据的 DPP 的参数（核矩阵），以及在文档和视频摘要的挑战性应用中使用我们提出的方法进行建模。

    Nov, 2014

  • 基于行列式点过程的模型与统计推断：扩展版本

    本研究表明，确定性点过程 (DPP) 是描述空间点模式数据集的有用模型，但其统计模型和方法基本上未被探索。因此，我们利用 DPP 的概率特性，开发出参数模型，它可以很容易地评估其似然和矩表达式，并且可以快速模拟其实现。我们讨论了如何使用 DPP 模型的似然或矩性质进行统计推断，并提供了可自由使用的软件进行模拟和统计推断。

    May, 2012

  • 关于有约束行列式点过程复杂性的研究

    本文研究了约束 DPPs（具有 partition 或 matroid 约束的 DPPs）采样的复杂性，提出了一种精确有效的算法，并将其解决方案表达为多项式形式。

    Aug, 2016

  • 无需查看所有项，从 $k$-DPP 中进行抽样

    本论文提出了一种自适应算法用于在大型数据集中编织小型数据集，从而提高 $k$-DPP 采样算法的性能，并确保所生成的样本集合与原始数据集的目标分布相一致。

    Jun, 2020

  • k-DPP 有效采样

    本文提出了一种新的、高效的，近似采样来自离散 $k$-DPP 的方法，该方法利用了从 DPP 采样的子集的多样性属性，并分两个阶段进行：首先，对于项的基础集合，它构造核心集； 然后，基于构造的核心子集高效地采样子集，并旨在最小化到原始分布的总变分距离。在合成和实际数据集上的实验表明，相对于以前的方法，我们的采样算法在大数据集上可以有效地工作，并生成更准确的样本。

    Sep, 2015

  • 具有行列式点过程的自然隐私推荐

    通过引入随机机制并使模型符合差分隐私约束，我们讨论了 Determinantal Point Processes（DPPs）的修改，并推导了使其满足 ε- 差分隐私所需的修改和对其敏感性的分析。最后，我们提出了使 DPPs 在隐私 - 效用平衡方面更高效的简单替代方案。

    May, 2024