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approximate methods
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学习如何忘却:机器遗忘调查
该调查提供了机器遗忘技术的简明评估,概述了准确和近似方法、可疑攻击和验证方法,并比较了每种方法的优点和局限性,评估了它们的性能,突出了挑战性的需求。提供强大的非 IID 删除模型以缓解公平性问题,并指出该领域未来的研究方向,旨在为寻求在 M
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a year ago
理解信念传播的行为
本文研究概率图模型中置信传播算法的性能,特别关注模型参数对固定点数、收敛性和逼近质量的影响。
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2 years ago
AAAI
多尺度卷积集匹配学习的高效图相似度计算
本文介绍了 GraphSim 模型,该模型从直接匹配两组节点嵌入的角度解决了图相似性计算问题,获得了在四个真实世界图数据集上的最先进性能。
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6 years ago
小批量谱聚类
采用自适应随机梯度优化的实用方法可以学习拉普拉斯矩阵的完整光谱,且每个迭代的成本与样本数量成线性关系,实验证明其具备比近似方法更好的计算可扩展性。
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8 years ago
一般似然函数的稀疏后验高斯过程
提出一种基于稀疏高斯过程的框架,使用期望传播直接逼近一般高斯过程的似然函数,既包括了 SPGP 和 VSGP 用于回归的特殊情况,又兼顾了在线处理数据的能力,可用于解决分类问题。在基准数据集上的实验表明,该框架在小样本规模下,不仅能够最大程
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12 years ago
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