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matrix factorisation
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CVPR
边缘深度神经网络的更新压缩技术
本文研究了在边缘设备上重新训练深度神经网络的应用,并提出了一种基于矩阵分解的简单方法来压缩模型更新,以最小限度地传输数据,该方法与联邦学习类似,但一般来说,比现有方法需要的更新数据量少一半以上。
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2 years ago
可扩展的伯努利偏好学习模型应用于众包数据分析
采用贝叶斯方法结合矩阵因式分解和高斯过程,使用输入特征来预测个人偏好和众人共识,在大量的用户、物品和成对标记的情况下利用随机变分推断方法达到可扩展性,该方法在推荐任务和自然语言处理任务上均表现优异。
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5 years ago
CVPR
异构分类器蒸馏化统一
本文旨在研究如何将具有不同架构和目标类别的分类器的知识整合到一个单一的分类器中,提出了一种基于知识蒸馏的方法来合并异构分类器。根据概率关系,提出了两类方法:基于交叉熵最小化和矩阵分解,可以从未标记的样本中估计所有类别的软标签,并用它们来代替
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5 years ago
CVPR
利用基于图结构的矩阵分解构建具有局部支持的线性形状变形模型
本文提出了一种基于稀疏性和基于图形的正则化项的矩阵分解问题的方法,用于获得具有局部支持的变形因子,该方法在医学图像处理中具有较好的适用性和实用性。
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9 years ago
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