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线性时间序列预测模型分析
线性模型在时间序列预测方面表现出色，特征归一化改善了模型泛化能力；分析了可使用这些线性模型体系结构表示的函数集合；证明了几种流行的线性模型变体等效于标准的无约束线性回归；每个模型可以重新解释为在适当增强的特征集上的无约束线性回归，因此在使用
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3 months ago
使用机器学习解决递归关系，并应用于成本分析
开发了一种利用机器学习稀疏回归技术猜测候选闭合形式函数并使用 SMT 求解器和计算机代数系统来验证是否是递归关系的解的新型通用方法，相比传统方法在给定时间内能够找到一类不能被现有分析系统或当前计算机代数系统解决的递归式的闭合解。
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10 months ago
基于会话的线性物品模型用于推荐
本文提出了简单而有效的线性模型，以考虑会话中前一项序列，以提高会话推荐的质量，并为反映不同角度的会话数据提供了一个广义框架。此外，由于我们的模型可以通过封闭形式的解决方案来解决，因此它们具有可扩展性， 实验结果表明，提出的线性模型在几个真实
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3 years ago
AutoInt: 快速神经体渲染的自动集成
提出了一种使用基于坐标的神经网络学习高效闭合解法的自动积分框架，在神经渲染中提高渲染速度并改善图像质量。
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4 years ago
ICCV
基于角度误差的二视图三角化最优解析式
该研究论文通过最小角度重投影误差的 L1 和 L∞最小化，将三角测量问题作为已知内部校准和姿态的优化问题，得出了确切的闭合形式解，保证了各自成本函数下的全局最优性。这些解在任何类型的中心相机上都可以应用，并且比现有的优化方法需要更少的计算。
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5 years ago
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