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具有理论保证的无监督目标检测
通过深度神经网络实现无监督目标检测是一个通常具有少量或没有有关学习表示的保证的难题。我们提出了第一个在理论上保证能够恢复真实目标位置的无监督目标检测方法，同时与编码器和解码器的感受野尺寸、目标尺寸和渲染过程中使用的高斯宽度相关的小偏移有关。
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25 days ago
使用超属性验证全局神经网络规范
本研究引入超属性形式主义，提供了表达全局规范的方法，可以通过利用验证通用计算图形的能力验证全局规范，从而扩大了使用现有方法提供的保证范围。
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a year ago
深度学习中的泛化
本文提供深度学习为何能够进行很好的泛化的理论洞察，同时探讨了为深度学习提供有效泛化保证的方法并提出了新的开放性问题与讨论了原有结果的限制。
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7 years ago
ICML
对称和非对称 LSH 用于内积搜索
研究局部敏感哈希的设计问题中对内积相似度问题的对称和非对称哈希的功效及提供了性能更好的对称 LSH 解决方案和非对称 LSH 的变体的需求场景。
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10 years ago
MAPP: 一种具有可行性和完整性保证的可伸缩多智能体路径规划算法
使用分散化方法，本研究引入了可操作的多智能體路徑規劃演算法 (MAPP)，並經實驗證明，其比現有的 FAR 和 WHCA * 方法解決率更高。
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10 years ago
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