discrete distribution | BriefGPT

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通过 ReLU 神经网络的最小最大表示实现严密的认证鲁棒性
本文提供了一种基于概率测度优化的方法，通过将问题抬升到无限维度优化来获得 ReLU 神经网络的紧凑可靠性证明，并证明在一定条件下，原始非凸问题的解可以由离散分布生成，从而可以完全解决模型的最优攻击问题。
PDF9 months ago
具方向性学习的宽基线相对相机位姿估计
本文提出 DirectionNet 模型，通过预测 5D 相对位姿空间上的离散分布来改进相机位姿回归，实现将相机姿态分解为 3D 方向向量并在球面上估算离散分布。我们从 Matterport3D 和 InteriorNet 构建的具有挑战性
PDF3 years ago
局部差分隐私下的离散分布估计最优方案
本文研究在隐私限制下，离散分布的 Minimax 估计问题。通过将保密方案分别应用于每个原始样本，我们需要从保密样本中估计原始样本的分布。对于给定的 ε，我们考虑构造具有 ε- 隐私级别、即能够最小化最坏情况下的预期估计损失的最优保密方案问
PDF7 years ago
NIPS相互信息优化的局部私有离散分布估计
本文研究在本地 ε- 差分隐私的统计学习中，优化隐私约束下的统计数据效用和最大化提供者所持数据和其私有视图之间的互信息，提出了 $k$- 子集机制，分析了现有机制的局限性并为离散分布估计提出了 $k$- 子集机制的有效实现，并展示了其对比现
PDF8 years ago
使用 Wasserstein 重心和稀疏支持快速离散分布聚类
通过开发一种改进的 Bregman ADMM 方法来计算大型聚类的近似离散 Wasserstein 质心，实现了较高的精度和较低的计算成本，实验证明方法的计算效率和聚类结果都具有高竞争力。
PDF9 years ago
可扩展的离散抽样问题视为多臂赌博机问题
研究了在大规模贝叶斯推理和图形模型中出现的高度依赖性离散随机变量抽样问题，结合多臂赌博问题提出了一种有效的近似解决方案，通过实验评估证明了在合成和实际大规模问题中的高效性。
PDF9 years ago
Chebyshev 多项式、矩匹配和未知量的最优估计
针对最小非零质量至少为 1/k 的离散分布估计支撑阈大小的问题，我们提出了一种基于 Chebyshev 多项式的线性估计器，其样本复杂度达到了普适常数因子 k/logk * log^2 (1/epsilon)，并展示了在合成和真实数据集上的
PDF9 years ago
A* 抽样
本文研究了从连续分布中进行采样的优化问题，利用 Gumbel 过程提出了 A * 采样算法，对其正确性和收敛时间进行了分析，并与现有算法进行比较实验。
PDF10 years ago
缺失质量的浓度
本篇文章从离散分布中对随机变量进行抽样，对未观测点集的概率进行了界限规定和简化，同时对 Kearns 和 Saul 的一项基本不等式进行了完善和证明。
PDF12 years ago