estimation method | BriefGPT

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卷积神经网络的可扩展利普希茨估计
通过引入一个分割大卷积块为多个小块的方法，本研究提出了一种加速卷积神经网络 Lipschitz 常数估计的方法，通过调整分割因子，可以平衡准确度和可伸缩性，并且在一系列实验中展示出比现有基准方法更好的可伸缩性和可比的准确度。
PDF3 months ago
基于投影追踪的大规模最优输运图估计
通过投影寻找最优传输映射是一个有挑战性的问题，本文提出了一个新的估计方法，结合了投影追求回归和充分降维的思想，名为 PPMM 算法。理论证明了该算法在每个迭代中可以稳健地估计最信息化的投影方向，并且在可接受的步数内表现出弱收敛性，具有计算简
PDF3 years ago
最优子样本逻辑回归更高效的估计
本文提出了一个基于子样本的改进逻辑回归估计方法，通过使用 2018 年 Wang 等人提出的最优子采样概率。无论是渐近结果还是数值结果都说明新的估计量具有更高的估计效率。我们还提出了一种基于泊松子采样的新算法，该算法不需要一次性近似最优子采
PDF6 years ago
IJCAI面向分布式数据的狄利克雷过程混合模型可伸缩估计
在分布式环境中，通过提出一种新的估计方法，允许本地节点创建新元素并通过概率一致性方案合并相应聚类的组件，同时保持估计的一致性，此法可在分布式和异步环境中实现高可扩展性。
PDF7 years ago
使用最近邻比率直接估计信息差异
提出了新的图论解释下的直接估计方法，用于估计 Renyi 和 f-divergence 的度量。通过对 Y 中 k-NN 方案点和 X 中点数之间的平均功率进行估计，可以获得两个密度之间的 Renyi divergence 估计值，并且这种
PDF7 years ago