distance function | BriefGPT

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具有非对称距离度量的概率世界建模
学习一个距离函数对计划和推理在表示空间中至关重要，通过非对称对比学习将概率世界动态嵌入到表示空间中，并通过一个共同参考状态，发现几何上显著的状态作为子目标，有效地发现子目标。
PDF3 months ago
ICLR高效计算私有数据的相似性
给定一个相似度函数和一个大型高维私有数据集，输出近似表示任意查询的总和的差分隐私数据结构。在核函数和距离函数等情况下，我们的理论结果改进了先前的研究，并提供了更好的隐私 - 效用权衡和更快的查询时间。实验表明，基于平均相似性进行分类的简单方
PDF4 months ago
超越准确性：自监督学习表示评估的统计度量和基准
自我监督度量学习通过引入大规模基准测试 SMLB (Statistical Metric Learning Benchmark) 在超过 14M 张图像、20K 个类别和 16K 个分类节点中严格评估鉴别性和泛化性，同时提供了衡量距离统计信
PDF7 months ago
KDDEARLIN: 面向资源高效协作推理的早期 OD 检测
本文提出了一种新颖的基于预训练卷积神经网络模型的轻量级 OOD 检测方法 EARLIN，通过定义降维特征空间上的距离函数从浅层中挖掘重要特征来检测输入样本是 ID 还是 OOD，无需对已有模型重新训练或使用 OOD 数据集来获取检测参数，通
PDF3 years ago
KDD一种形式上健壮的时间序列距离度量
本文提出了一种新的距离度量方法来解决时间序列数据在分类中被任意数据污染的鲁棒性问题，并在 k 近邻时间序列分类中得到了有竞争力的分类精度。
PDF4 years ago
利用具有同层共享的网络学习距离函数，用于视频异常检测
本文介绍了一种新的方法来定位监控视频中的异常情况，使用孪生 CNN 学习视频 patch（时空区域）之间的距离函数，根据训练视频中的 patch 计算测试视频中的 patch 之间的距离，如果距离超过阈值，则该 patch 被视为异常。实验
PDF4 years ago
测量数据集粒度
在该研究中，我们建立在聚类理论的基础上，提出了一种度量数据集粒度的框架，认为数据集的粒度不仅取决于数据样本和标签，还取决于我们选择的距离函数，我们评估了每种度量标准，并在具有分层标签的数据集上进行了实验。我们发现，细粒度数据集更难学习，更难
PDF5 years ago
ICCV特征蒸馏的全面改进
本文研究了特征蒸馏方法在网络压缩中的设计问题，并提出了一种新的特征蒸馏方法，其中蒸馏损失的设计使各个方面之间产生协同效应：老师变换，学生变换，蒸馏特征位置和距离函数。该方法在图像分类、目标检测和语义分割等多个任务中实现了显著的性能提升。
PDF5 years ago
开放世界分类中的未见类别发现
该论文研究开放世界分类问题，提出一种联合开放分类模型，该模型可以通过远距离测量函数识别未知类别的被拒绝的测试样本，并应用于聚类分析中，从而实现对未知类别的识别。
PDF6 years ago
利用卷积网络自动提取航拍场景中的建筑物
本研究提出了一种使用卷积网络和距离函数的方法，利用 GIS 中的建筑足迹数据训练，可实现从空中和卫星图像中自动提取建筑物的任务自动化，并在大规模和复杂的数据集上显著优于先前的方法。
PDF8 years ago
稳健的拓扑推断：距离度量和核距离
文章采用持久同调方法总结距离函数下水平集的拓扑特征，提出了抗噪声和异常值的距离测度方法 DTM 和核函数距离，并对 DTM 进行了浓度界定和参数选择。
PDF10 years ago
MM寻找答案集编程中的相似 / 多样化解决方案
本文研究了在 Answer Set Programming（ASP）的背景下这个决策 / 优化问题的几个版本，分析了它们的计算复杂性，并引入了离线 / 在线方法来计算类似 / 不同的问题的解决方案，而这些方法都依赖于通过找到描述问题的 AS
PDF13 years ago
基于集合间平均距离的度量
本文提出了一种集合间的距离函数，使用元素之间的距离平均值作为基础，当集合是有限的非空度量空间子集时，该距离函数是一种度量标准，可应用于生成多种集合空间，并用于计算机科学和信息科学领域的复杂数据集的分析，同时对 Hausdorff 距离的推广
PDF13 years ago
固定秩正半定矩阵的回归：一种黎曼方法
本文主要研究关于使用梯度下降算法在一组定秩半正定矩阵的几何结构下建立回归模型，并且将该算法用于距离函数参数学习问题中，达到了不错的效果。
PDF14 years ago