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hard thresholding
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ICML
通过学习带有噪声监督的方式训练二元神经网络
本文从学习的角度对神经网络中的二值化操作进行了形式化描述，并提出了一种从全精度神经元映射到目标二进制神经元的映射方法，其采用了一种无偏估计方法以减轻监督噪声的影响，实验证明该二值化技术能够优于基准方法。
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4 years ago
硬阈值化的紧致界限
本文研究了硬阈值算子，建立了一种紧致的理论界限，用于量化阈值处理后的信号与原始信号偏差的范围。研究结果在压缩感知和机器学习方面均具有应用，特别是在数据采集程序中允许使用更多种类的感知矩阵或更少的测量，并提出了一种随机算法来确保产生稀疏的解。
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8 years ago
高维线性模型中的最小二乘法：无处不在的容错与无泪的处理
本文介绍了针对高维度问题的普通最小二乘（OLS）法无法适用的问题，我们提出了一种基于岭回归的 OLS 的广义版本，并提出了两种新的三步算法，这些算法在直观上易于理解，计算上易于高效实现，并且在模型选择方面有较强的理论吸引力。通过模拟和数据分
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9 years ago
奇异值的最优硬阈值为 4/sqrt (3)
通过奇异值的硬阈值处理，从噪声数据中恢复低秩矩阵，其中奇异值小于预设阈值 λ 的数值被设置为 0。我们在矩阵大小远大于需要恢复的矩阵秩的情况下研究了它的渐近 MSE，并且发现一个优化的硬阈值选择规则，它适用于未知秩和未知噪声水平，并表现为所
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11 years ago
通过阈值截断实现协方差正则化
通过硬截断的方式对 $p$ 个变量从 $n$ 个观测值中估计的协方差矩阵进行正则化，结果表明如果真实的协方差矩阵在适当意义下是稀疏的，变量是高斯的或亚高斯的，并且 $(log p)\/n\to0$，则截断估计在算子范数下是一致的，并获得了明
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15 years ago
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