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max-margin learning
搜索结果 - 5
CVPR
不确定性中寻求合适的平衡
利用贝叶斯不确定性估计解决类别不平衡学习的问题,并且成功改进了面部验证、属性预测、数字 / 物体识别、皮肤病检测等六个基准数据集上的分类性能。
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5 years ago
(半监督)最大化边缘深度生成模型用于学习
本文介绍了一种新的深度生成模型 (DGMs) - max-margin deep generative models (mmDGMs) 和 class-conditional variant (mmDCGMs),它们同时保留了生成性和判别性
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8 years ago
最大间隔非参数潜在特征模型用于链路预测
本论文介绍了一种利用 max-margin learning 和 Bayesian nonparametrics 将判别性潜在特征和非参数潜在特征融合起来进行链接预测的方法,并提供了一种有效的 stochastic variational
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8 years ago
最大间隔深度生成模型
本论文提出了最大间隔深度生成模型(mmDGMs),它利用最大间隔学习原理来提高深度生成模型的辨别力,同时保留了生成能力。实验结果表明,最大间隔学习可以显著提高深度生成模型的预测性能,同时保留生成能力。同时,通过使用深度卷积神经网络作为识别和
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9 years ago
具有数据增强的 Gibbs 最大裕度主题模型
本文提出了 Gibbs max-margin 监督主题模型的新型损失函数,通过引入增广变量和解析地消除 Dirichlet 变量,从而开发了简单的 Gibbs 抽样算法以解决多个潜在 SVM 子问题,且无需限制假设和解决 SVM 子问题,从
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11 years ago
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