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iterative scheme
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用于锥束 CT 的等变多尺度学习可逆重建
CBCT 重建中提出了一种快速、高效的学习迭代方案 LIRE+，在参数使用效率和推理速度上分别优于 LIRE 方法，通过旋转等变性确保对于异常患者方向的稳健性。
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6 months ago
最优遗憾联邦迁移学习在核回归中的应用：美式期权定价
我们提出了一种用于联邦迁移学习的最优迭代方案，通过降低所有迭代中生成参数的累积偏差来最小化得到每个数据集所得到的专用参数与模型产生的损失函数之间的偏差。我们针对有限秩核回归的情况，推导出满足后悔最优算法的明确更新公式，并通过利用该算法内的对
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10 months ago
去噪扩散误差校正码
本文提出了一种基于去噪扩散模型进行软解码的方法，通过引入迭代步骤、纠错编码和神经扩散解码器等创新性贡献，能够有效地实现 ECC，同时在单个反向扩散步骤下实现了优异的解码精度，较传统方法有很大提高。
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2 years ago
IterDet：拥挤环境中目标检测的迭代方案
本文提出一种基于迭代方案的物体检测算法，通过在每次迭代中检测新的子集，然后将之前的检测结果传递到后续迭代以确保不会检测到同一对象，改进了现有的基于深度学习的物体检测算法，并在 CrowdHuman 和 WiderPerson 数据集上实现了
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4 years ago
深度子空间聚类的多层表示学习
本文提出了一种利用卷积自编码器将图像转化为线性子空间并进行深度子空间聚类的新方法，通过在编码器和解码器之间插入多个线性层和一个新型的损失函数来提高模型性能。实验结果表明，该方法在多个真实数据集上均显著超越同类方法。
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4 years ago
插入并播方案下的泊松反问题
本文提出了一种基于 “Plug-and-Play” 方法的模块化迭代方案，将高斯去噪算法与泊松噪声反问题耦合，可以让其他开发人员轻松地将其自己的高斯去噪算法插入到我们的方案中。
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9 years ago
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