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MM一种快速算法以最小化多项式整数线性规划逆优化问题的预测损失
通过将最小化预测损失的问题归结为最小化次优性损失的问题，我们提出了一种快速算法来有效地减少权重的预测损失并实现最小化的预测损失值。
PDFa month ago
广义线性模型中的最佳子集选择：一种基于剪接技术的快速且一致的算法
在高维广义线性模型中，通过使用快速算法选择最佳子集，以高确定性解决了多变量选择的问题并证明了统计性质。
PDFa year ago
MultiRocket: 多重池化算子和转换，用于快速有效的时间序列分类
MultiRocket 是一种快速时间序列分类算法，采用多个池化操作和转换来改善生成的特征的多样性，通过将一阶差分用于原始序列，应用卷积于两个表示，并对卷积输出应用四个池化算子。在 UCR 台州大学时间序列分类基准数据集上对其进行基准测试时
PDF3 years ago
树！我不是树！我是低维双曲嵌入
本文提出了一种新的通过度量方法学习超似曲嵌入的方法，使用一种名为 TreeRep 的快速算法学习一种逼近原始度量的树结构，可以用于提取分层信息以及逼近度量。实验证明，TreeRep 算法不仅比之前的算法快数个数量级，而且生成的度量失真率较低
PDF4 years ago
MM用半全局匹配实现快速光场深度估计
本研究旨在开发一种简单快速的算法，用于准确深度计算，我们提出了一种采用 Semi-Global Matching 的方法来处理光场图像，该方法基于在光场空间内使用不同度量标准比较像素对应关系，证明了该方法适用于各种光场配置并能够快速生产出正
PDF5 years ago
ICML利用蝴蝶分解学习线性变换的快速算法
通过将快速矩阵向量乘法的特性定义为稀疏矩阵的积，我们引入了一种分治方法的参数化形式，可以自动学习很多重要的变换的有效算法，并且在机器学习流水线中可以作为通用矩阵的轻量级替代，以学习高效且可压缩的变换。
PDF5 years ago
AAAI面向人群敏感的路径规划
本文介绍了一种快速在线算法，可以学习不同区域的平均人群密度，并将其合并到现有导航结构中，模拟实验表明这种算法可以更快、更安全地指引机器人到达目标地点。
PDF7 years ago
使用具有重叠组稀疏性的全变差进行图像恢复
本研究提出使用重叠组稀疏总变差正则化器的优化问题，通过 $l_2$ 数据保真度项，避免楼梯状效应，从而实现保留边缘特征的图像恢复。同时，我们还提出了一种快速算法，并与现有的 TV 和 HTV 算法进行了比较，数值实验证明了该方法在 PSNR
PDF11 years ago
量化图上在线半监督学习
本文提出了一种快速的近似在线半监督学习算法，通过图的近似解决谐波方程，收缩近邻点得到局部代表点最小化畸变，使用这一算法在人脸识别和光学字符识别任务中取得了较好表现并得到了可证明的性能上限。
PDF12 years ago
大规模（脑）图匹配的快速近似二次规划
本文介绍了一种快速的近似二次分配算法（FAQ），能够更高效地在大数据和图值数据上处理 QAP 问题，通过在 C.elegans 连通图匹配案例上的实证表明其优越性。
PDF13 years ago