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graph laplacian regularization
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基于低秩背景子空间学习和图拉普拉斯正则化的高光谱目标检测
本文提出了一种基于低秩表示（LRR）和图拉普拉斯正则化（GLR）的高效优化方法，用于解决高光谱目标检测中的未知背景字典和空间信息利用不足的问题，实验证明了该方法的有效性和优越性。
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a year ago
AAAI
重新思考图神经网络的图正则化
在图神经网络中，传统的图拉普拉斯正则化对现有 GNN 的性能提升不大，提出了一种名叫 P-reg 的图拉普拉斯正则化变体，可以有效增加信息熵，提升现有 GNN 模型在节点级和图级任务上的性能。
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4 years ago
qDKT：基于问题的深度知识追踪
qDKT is a variant of deep knowledge tracing that models every learner's success probability on individual questions over
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4 years ago
深度图拉普拉斯正则化用于真实图像的鲁棒去噪
结合基于模型的方法和数据驱动的深度学习方法，利用图拉普拉斯正则化作为可训练模块进行真实图像去噪，提出一种可全程微分和端对端训练的图像去噪方法，不易过拟合，跨领域泛化性能强，相对于现有技术具有显著的优越性。
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6 years ago
CVPR
Zoom and Learn: 将深度立体匹配推广到新领域
本论文提出了一种针对卷积神经网络在新领域上泛化能力不佳的自适应训练方法，结合了合成数据和部分无标注实际数据。通过图拉普拉斯正则化的迭代优化问题求解，让 CNN 能够根据新领域的实际数据自适应地调整自身参数，在保持边缘的同时消除伪像，实现在两
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6 years ago
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