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搜索结果 - 6
傅里叶基密度模型
我们介绍了一种轻量级、灵活和端到端可训练的概率密度模型，其参数由受限的傅里叶基函数表示。我们评估了该模型在逼近多模态一维密度方面的性能，这通常是难以拟合的。与 [1] 中引入的深度分解模型相比，我们的模型在类似的计算预算下实现了较低的交叉熵
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4 months ago
不需要伴随算子的操作符学习
在没有探测共轭转置算子的情况下，我们证明可以通过在傅里叶基上进行投影来近似一类非自伴无穷维紧算子，并将结果应用于获取椭圆型偏微分算子的格林函数，并推导出不需要共轭转置的样本复杂度界限。这是第一个试图弥合理论与实践差距的无共轭转置分析。
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5 months ago
非对称核的扩散表示
扩展了扩散映射形式化方法，提出了一种使用不对称核的数据集进行维度规约的算法，通过使用与 Fourier 基底张量积相关的坐标系统来表示数据集的几何结构，从而减少数据集的维度并利用两维快速 Fourier 变换算法（2-D FFT）提供的加速
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6 months ago
晶体对称群下不变函数的表示和学习
本文提出了一种基于晶体对称群的不变函数的线性和非线性表示方法，其中线性表示方法将傅里叶基扩展为具有晶体对称性基函数，非线性表示方法则将群的轨道空间嵌入有限维欧几里得空间中，并通过轨道簇的推广分解函数，展示了一些具有晶体对称性的神经网络，核机
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a year ago
通过学习的傅里叶特征对强化学习进行功能正则化
本文提出了一种基于傅里叶基的深度强化学习简单架构，通过理论和实验探究，发现学习傅里叶特征可以调整网络欠拟合和过拟合的程度，从而提高强化学习的性能和稳定性。
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3 years ago
相似性搜索的快速谱排序
本研究介绍了一种显式嵌入方法，将流形搜索转化为欧氏距离搜索，并且利用近似傅里叶基础加速在线搜索，从而提高了特定对象的检索精度和效率。
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7 years ago
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