关键词canonical representation
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- 三维形态一致化：野外三维感知图像对齐
我们提出了 3D Congealing 方法，这是一个新颖的问题，即对于捕捉到语义相似物体的 2D 图像进行 3D 感知对齐。我们的目标是将输入图像中的共享语义部分与 2D 图像中的知识聚合到共享的 3D 规范空间中，通过一个不依赖于形状模 - 聚合马尔可夫过程在随机学习理论中的应用
通过合成函数和马尔可夫过程产生的随机过程称为聚合马尔可夫过程（AMP）。本文旨在描述 AMP 理论如何应用于随机学习理论中以学习特定任务，并提供了 AMP 的充分条件和规范表示。
- 学习标准化函数的等变性
本文提出了基于对称性神经网络的一种替代方案，通过学习生成数据的规范表示来避免架构约束。并为多个感兴趣的组提供了实现它们的明确方法，证明了学习神经网络来执行规范化比使用预定义启发式方法更好，并且该方法在实践中实现了出色的性能表现。
- 从模拟中学习类别级别任务相关难点抓取技能
通过模拟学习，本文提出了一种用于学习工业物体的任务相关抓取的框架，同时提出了一种新颖的分类层面的物体中心规范表示，可以在物体实例之间建立密集通信，并将任务相关抓取传递到新实例中。
- 使用功能 ANOVA 净化交互作用：一种恢复可识别加性模型的高效算法
为解决特征交互作用估计中存在的可辨认性问题，文章提出了纯交互作用的定义，通过提出一种快速、准确的算法，将任何分段常数函数转换为纯粹的、标准化的表示法，结果表明这种算法可以应用到基于多个数据集进行交互式广义可加模型训练的各个领域。
- IJCAI关于知识库二元关系的表示与嵌入
本文提出了一个包含多折叠关系的知识库的标准表示形式，旨在用这个表示形式直接对多折叠关系进行建模。将现有的 TransH 模型推广到新模型 m-TransH，实验结果表明 m-TransH 比 TransH 表现更好，从而建立了一个新的最先进