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density function
搜索结果 - 6
基于神经网络的分段生存模型
本文提出了一系列基于神经网络的生存模型，这些模型基于时间分段上的风险函数和密度函数的分段定义，包括常数和线性分段定义，从而形成了四个模型的系列。使用模拟数据集，这些模型在性能上明显优于高度表达能力的最先进的基于能量的模型，同时只需要一小部分
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3 months ago
神经隐式表面的体绘制
该论文旨在提高神经体积渲染中几何表示和重建的质量，通过将体积密度定义为拉普拉斯累积分布函数作为有符号距离函数的表示，实现了形状和外观的有效无监督解缠，并在具有多视图的数据集中获得了高质量的几何重建结果。
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3 years ago
相变、距离函数和隐式神经表示
该论文提出了一种新的损失函数用于训练无障碍神经表达模型，该方法受到流体相变理论的启发，并可以生成稠密函数以逼近真实的占用函数和距离函数，并可用于表面重建。
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3 years ago
ICML
使用递归分区的黑盒密度函数估计
本文提出了一种贝叶斯推导和计算的新方法，通过递归划分样本空间来定义，并通过有效的数据结构组织划分来近似整个密度函数以及规范化常数，可用于证据估计或快速后验采样，并具有与最新技术相当的性能。
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4 years ago
LF-PPL：用于不可微分模型的低级一阶概率编程语言
我们开发了一种新的低级、一阶概率编程语言（LF-PPL），适用于包含连续、离散和 / 或分段连续变量的模型，在能够自动区分与密度函数不连续有关的参数的同时，提供运行时检查边界交叉的编译方案。通过将不连续的哈密尔顿蒙特卡洛（DHMC）推断引擎
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5 years ago
自适应 Hausdorff 密度水平集估计
本文针对基于密度函数的水平集的估计问题提出了一种全数据驱动的方法，并且该方法是自适应未知正则性条件的，可以实现多个连接组件和非常一般的形状的密度水平集的接近最小化最优 Hausdorff 误差控制。
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15 years ago
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