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非 I.I.D 数据下被审查回归模型的渐进有效的在线学习
研究了随机截尾回归模型的渐近高效的在线学习问题，提出了一个两步在线算法，第一步实现算法收敛，第二步致力于提高估计性能，结果表明算法是强一致和渐近正常的，并且估计的协方差在渐近上可以达到 Cramer-Rao（C-R）界限，这表明所提出的算法
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10 months ago
物理散射光谱模型
本文提出了一种关于散射谱模型的方法，基于散射系数的协方差，通过旋转和缩放对物理场进行多尺度分析并得出其低维结构表达，这个通用的方法可以用于数据探索、分类、参数推断、对称检测和成分分离。
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a year ago
ICML
可行的结构化自然梯度下降使用本地参数化
本文介绍了使用本地参数坐标的自然梯度下降法及其在协方差参数化中的应用，为深度学习、变分推断和进化策略等问题的可伸缩结构几何方法开辟了新方向。
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3 years ago
ICML
用于模式发现和外推的高斯过程内核
简单的谱密度模型可以与高斯过程一起使用，以发现模式并支持外推。该方法支持各种站点协方差，但高斯过程推理仍然简单且解析，可以在多种合成和实际数据集中进行演示。
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11 years ago
高维高斯图模型选择：漫步可加性与局部分离准则
论文讨论高维高斯图模型选择问题，提出一种基于经验条件协方差的阈值算法，通过这个算法可以在可接受的时间内求解一些图形，此算法在某些透明条件下是一致的，与该模型的非零度和拓扑结构有关。
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13 years ago
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