harmonic analysis | BriefGPT

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卷积投影：连续空间马尔可夫决策过程中强化学习的最佳样本复杂度
学习连续空间马尔可夫决策过程中的 ε- 最优策略问题，在具有光滑 Bellman 算子的一般类别中，通过使用正交三角多项式特征的简单的扰动最小二乘值迭代，并结合基于谐波分析的新型投影技术，实现了速率最优的样本复杂性。
PDF2 months ago
基于神经 HSMM 的无监督谐波分析学习与代码质量模板
基于隐性半马尔可夫模型（HSMM），本文提出了一种无监督学习的谐波分析方法。我们引入了和弦质量模板，其指定了给定根音和和弦质量的音高级别的概率。除此之外，构成 HSMM 的其他概率分布通过无监督学习自动学习，这在现有研究中是一个挑战。通过使
PDF4 months ago
机器人系统的动力学谐波分析：在数据驱动的库普曼建模中的应用
使用谐波分析将对称机器人系统的状态空间分解为正交等型子空间，我们利用谱分析的性质，提出了一个等变深度学习架构来学习系统动力学的全局线性模型，进而证明了该架构在合成系统和四足机器人的运动动力学上具有增强的泛化性、样本效率和可解释性。
PDF7 months ago
从特征提取角度的 CNN 逼近分析
本文利用深层多通道卷积神经网络分析了线性特征提取，展示了深度学习在传统线性变换如傅立叶、小波和冗余字典编码方法之上的优越性，并提出了一种有效的线性特征提取构造方法。同时，研究了采用通道实现深度网络较低的实质维数的函数逼近速率，因子化线性特征
PDF2 years ago
通过谐波分析理解影响函数和数据模型
本文介绍了数据点对于模型预测的影响函数以及一种线性回归方法 datamodels 来预测训练点对测试数据输出的影响，并提供了更好的理论理解，主要工具是谐波分析和噪声稳定性。
PDF2 years ago
终端到终端语音分离模型漏洞的实证分析
通过对 ConvTasnet 和 DPT-Net 模型进行滤波等探究，揭示了基于谐波关系的语音分离端到端模型机制，发现这些网络在遭遇人类无法感知的变形时表现不佳，并且 pinpoints 编码器作为网络不稳定性的来源。
PDF2 years ago
CVPR隐式神经表示的结构化词典视角
该研究提出了一种新的统一视角来理论上分析隐式神经表示，揭示了其与结构化信号词典相似性，这种结构使得 INRs 能够使用深度线性增长的参数表达具有指数级频率支持的信号，并可以通过元学习来重新塑造 NTK，以进一步设计和调整 INRs 的体系结
PDF3 years ago
一个时间 - 顶点信号处理框架
该研究提出了一种名为 “Time-Vertex Signal Processing” 的框架，通过将时域信号处理技术与新的图信号处理工具相结合，旨在提高联合谐波分析的概念，并通过分析图上的简单偏微分方程的状态演变作为一种分析工具的形式，来处
PDF7 years ago
耦合准谐基
本文提出了使用近似联合对角化算法构建多个形状的共同近似特征基，以解决独立计算不兼容导致的对多个形状的分析、综合和对应的难题，并以形状编辑、姿势传输、对应和相似性任务为例说明了所提出方法的优点。
PDF12 years ago