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NIPS神经最近邻网络
研究了利用自然信号的自相似性进行非局部方法，提出了一种对 KNN 选择规则进行连续确定性松弛的方法，即通过温度参数逐渐接近零将原始 KNN 保持为极限，利用提出的神经最近邻块 (N3 块) 用于现代神经网络建筑中，并展示了其在图像恢复等任务
PDF6 years ago
趣味驱动学习的大规模研究
本文通过大规模实验，研究了无外部奖励下的” 好奇心驱动学习 “ 与外部奖励的比对，研究了用于计算预测误差的不同特征空间，并探究了在随机环境中使用基于预测的奖励的局限性。
PDF6 years ago
KDD一种使用非负样本的 k-NN 分类快速易懂的回归技术
本文提出了一种廉价的方法来学习有效的差异度量函数，该函数可用于 $k$- 最近邻分类。方法通过仅学习标记对象的变换来提高分类准确性，同时保持查询对象在原始坐标系中不变。通过解决标准岭回归问题，可以有效地学习变换，且速度比现有方法快两个数量级
PDF6 years ago
分布式特征下的监督学习
本研究探讨了在大规模数据集和大维特征空间场景下的学习问题，通过考虑网络中代理人传播的特征信息，并提出了一种新颖的动态扩散构造、管道策略和方差减少技术相结合的分布式学习算法，能够实现在原始域中的线性收敛和全局最小值解。
PDF6 years ago
特征希尔伯特空间中的量子机器学习
本文旨在探讨量子计算与机器学习中内核方法之间的相关性，并阐述如何利用通过编码输入数据来创建非线性特征空间的理论基础，进而使用量子计算机进行分析。作者进一步提出使用量子内核估计，并将其输入到经典的内核方法，以及使用变分量子电路作为线性模型来分
PDF6 years ago
特征空间转移用于数据增强
该论文提出了一种新的体系结构 —— 特征转移网络（FATTEN），用于建模由目标姿态变化引起的特征轨迹的数据增强方法，并且该方法在目标识别任务中表现出了良好的泛化效果。
PDF6 years ago
CVPR具有判别性损失函数的语义实例分割
本文提出利用判别式损失函数的像素级卷积神经网络来实现简单的图像实例分割，不需要借助物体提议或循环机制，仅仅通过一个后处理步骤即可完成聚类，简单有效且具有竞争性。
PDF7 years ago
CVPR基于持久同调引导的流形简化，超越深度残差学习的图像恢复方法
本文提出了一种新的特征空间深度残差学习算法，通过将输入和标签流形解析地映射到特征空间来简化模型，从而在图像去噪和超分辨率任务上超越了现有的残差学习算法，并在 NTIRE 比赛中获得第三名。
PDF8 years ago
CVPR区域流形上的高效扩散：利用紧凑的 CNN 表示恢复小物体
本研究通过扩展图像检索的查询操作，进一步利用局部特征进行扩散式检索，达到提高图像检索效果的目的，并在实验中得到了成功的应用。
PDF8 years ago
子空间对齐的域自适应
本研究介绍了一种新的领域自适应算法，其中源域和目标域由特征向量所构成的子空间表示。通过学习将源子空间与目标子空间对齐的映射函数，我们的方法寻求一个不变的特征空间。我们提出了两种方法来确定超参数的大小，一种方法使用所得结果稳定性的理论边界来调
PDF10 years ago
本地病例 - 对照抽样：解决非平衡数据集中的高效子采样问题
本文提出了一种利用接受 - 拒绝机制，在特征空间中调整局部类别平衡的逻辑回归子采样方法，其偏倚的子采样通过后期分析参数调整得到校正。实验证明，该方法在处理分类问题中的显著类别不平衡时，能够比标准的病例 - 对照子采样获得更好的效果。
PDF11 years ago