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lipschitz conditions
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学习伪收缩去噪器用于逆问题
通过引入一种弱约束条件，本文提出了一种新的训练策略，使得深度去噪模型具有较好的收敛性，并通过梯度下降和 Ishikawa 过程等算法进行训练，进一步的假设使得算法在收敛性和分割处理方面都表现出较高的效率。
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5 months ago
算法鲁棒预测聚合
通过建立一个算法框架，我们提供了一种高效的逼近方案，用于在具有有限信息结构的情况下进行预测聚合，同时考虑了 Lipschitz 条件和离散条件。数值实验表明，我们的方法在所考虑的情景中能够提供几乎最优的聚合器。
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5 months ago
可逆生成建模中的剩余流
论文提出了 Residual Flows 的方法，该方法使用 “俄罗斯轮盘” 估计器提供可行的无偏似然估计，并使用一种替代无穷级数以线性内存对残差块进行训练，并取得了在流基模型密度估计方面的最优性能，并且在联合生成和判别建模上超过使用耦合块
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5 years ago
随机微分方程的因果解释
通过对随机微分方程（SDEs）进行干预所产生的后干预 SDE 的定义，我们给出了对 SDEs 的因果解释，并证明在 Lipschitz 条件下，后干预 SDE 的解等于基于原始 SDE 的 Euler 方案的后干预结构方程模型的概率均匀极限
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11 years ago
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