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hyperparameter estimation
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基于块稀疏信号的多元化学习
提出了一种新颖的先验 Diversified Block Sparse Prior，用于描述现实世界数据中普遍存在的块稀疏现象。通过允许方差和相关矩阵的多样化，我们有效地解决了现有块稀疏学习方法对预定义块信息的敏感性问题，实现了自适应的块估
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5 months ago
稀疏贝叶斯学习模型的超参数估计
本文提出了一个综合框架，用于稀疏贝叶斯学习模型中的超参数估计，包括著名的算法如期望最大化、MacKay 和凸包算法。通过交替最小化和线性化范式来统一解释这些算法，并引入了一种新颖的算法，表现出增强的效率，尤其是在低信噪比条件下。此外，还通过
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6 months ago
动态双层学习与不精确线搜索
使用变分正则化方法，通过双层学习来学习合适的超参数，同时提出了能够收敛到损失函数超参数的稳定点的近似回溯线搜索算法，并在变分正则化问题的超参数估计中展示了其有效性和可行性。
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a year ago
具有无偏高斯过程超参数估计的可证明高效的贝叶斯优化
本论文提出了一种新的使用多臂老虎机技术的贝叶斯优化方法，采用新型训练损失函数进行高斯过程超参数估计，以确保无偏估计，从而使其即使在未知真实超参数的情况下，也可以亚线性地收敛到目标函数的全局最优点。
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a year ago
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