关键词approximation techniques
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- ICLR能量基生成对抗网络的校准
本文提出了一种在生成对抗网络中产生直接能量估计样本的方法，并证明该方法不仅可以确保生成器收敛到真实数据分布，而且还能使辨别器在全局最优时保留密度信息。我们推导出所引入解决方案的解析形式，并分析其性质。为了使所提出的框架在实践中可训练，我们引 - 结构化预测的局部扰动 - MAP 算法
本文介绍了一种新的局部扰动 - 最大后验 (Local Perturb-and-MAP, locPMAP) 框架，通过利用我们观察到的 locPMAP 与原始 CRF 模型的伪似然函数之间的关系，将全局优化替换为局部优化，从而取代了 CRF - ICLR大规模近似核规范相关分析
本论文提出了一种基于随机优化算法的近似核正则化典型相关分析方法，具有在处理大规模数据集时计算效率高的特点，该方法应用于语音数据集处理中，包含 $1.4$ 百万的训练样本，以及维度 $M=100000$ 的随机特征空间.
- 大数据的凸优化
本文回顾了凸优化算法在大数据中的最新进展，介绍了现代的可扩展近似技术，如一阶方法和随机化，以及并行和分布式计算的重要作用。新的大数据算法基于惊人简单的原则，即使在经典问题上也达到了惊人的加速。
- 低维和高维下的 Cech 复形近似
本文提出一种简化大规模 Cech 复合物计算的方法，采用分解技术和逐步逼近的方式，使用更小的数据结构来表示一个点集的 Cech 分解，同时基于分析，揭示了 Cech 复合物与高维点集的最小包围球核心集之间的有趣联系，提出了一种改进核心集的较 - MM溯源作为依赖关系分析
本论文提出依赖关系分析技术作为数据来源或历史的形式化基础，探讨了相应的数据溯源机制和静态 / 动态逼近方法。