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linear filters
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线性 MMSE 滤波器的自动正则化
在此研究中，我们考虑了最小均方误差（MMSE）线性滤波器中的正则化问题。通过利用与统计机器学习方法的关系，我们以简单且自动的方式从观测信号中找到了正则化参数。我们通过系统辨识示例说明了所提出的方法，其中自动正则化产生了接近最佳结果。
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7 months ago
利用超定训练混合物的无监督神经语音分离
在混响条件下，提出了一种使用深度神经网络进行无监督语音分离的算法，通过多个麦克风同时收集到的语音混合信号计算线性滤波器，使得所有说话者的估计信号在所有麦克风中加起来等于混合信号。此算法需要使用超定训练混合物，并通过降低源内幅度分散的损失来解
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a year ago
ECCV
利用共现约束学习稳健的跟踪部件社群
通过提出深度神经网络来解决目标跟踪中的挑战，该网络由两个主要路径组成，一个更渐进式路径，另一个更保守式路径，同时利用共现约束实现鲁棒性的推理和学习，并取得了优于 VOT17 基准测试的最新结果。
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6 years ago
卷积字典学习：一次比较评估和新算法
本文介绍卷积稀疏表示作为一种稀疏表示的形式，其字典结构相当于一组线性滤波器的卷积。虽然最近已经开发出有效的算法来解决卷积稀疏编码问题，但相应的字典学习问题更加具有挑战性。此外，虽然已经提出了许多不同的方法，但缺乏彼此之间的彻底比较，使得很难
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7 years ago
ICLR
自然图像的局部低维性
本文提出了一种新的基于统计模型的图像描述方法，其中利用线性滤波器组的局部响应共同服从零均值的高斯分布，协方差在空间位置上变化缓慢。文章通过优化一组滤波器，以最小化其本地激活矩阵（即奇异值之和），从而鼓励一种灵活的稀疏形式，同时也使其不依赖于
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10 years ago
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