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图谱谱域去噪的贝叶斯公式
考虑定义在图的顶点上的噪声信号，并就高斯、丢失和均匀分布的噪声提出平滑算法。假设信号服从在频域定义的先验分布，它偏好信号在图的边缘上平滑。通过将此先验分布与三种噪声生成模型配对，我们提出噪声数据存在时真实信号的最大后验估计 (M.A.P.)
PDF7 months ago
高光谱图像超分辨率的光谱扩散先验
融合基于高光谱图像（HSI）的超分辨率通过融合低空间分辨率的 HSI 和高空间分辨率的多光谱图像来产生高空间分辨率的 HSI。本文提出了一种新颖的基于光谱扩散的先验方法来实现 HSI 超分辨率。在最大后验概率的框架下，通过反向生成过程保留每
PDF8 months ago
基于 MIMO 启发式 DPP MAP 推断的带宽受限多源数据学习
本文提出了一种分布式版本的行列式点处理推理方法，以增强在有限通信带宽下的多源数据多样性，该方法不需要原始数据交换，而是需要一个有限带宽的反馈通道将轻量级多样性度量从中心发送到数据源，实现了在样本选择问题中的分布式多源推理。
PDFa year ago
DPER: 针对存在 - 随机难题的动态规划
本研究将 graded project-join trees 上的动态规划方法扩展到了 ER-SSAT 问题，并实现了名为 DPER 的动态规划求解器。实证评估表明，DPER 在低宽度问题实例上具有与最先进的 ER-SSAT 求解器（DC-
PDF2 years ago
离散连续平滑与映射
DC-SAM 是一种计算机图形模型求解库，能够在离散和连续水平上寻找最大后验估计，应用于机器人感知应用中包括鲁棒的姿态图优化和基于对象的建图与定位，通过在离散和连续变量之间交替优化实现近似推理。
PDF2 years ago
通过估计测试时的先验概率来提高 CNN 分类器
该研究探讨了在 CNN 分类器中处理不同的训练和测试集类先验问题，已有的 MLE 方法优化的两种方法与引入 Dirichlet 超先验的提出的 MAP 方法相比较，结果表明 MAP 方法在估计未知测试集先验时可以显著提高精度，达到了最先进的
PDF6 years ago
高斯混合模型用于高光谱分离成分中的端元变异表示
考虑端元变化的高光谱解混存在现实应用中物质分布通常不是高斯分布，本文提出使用高斯混合模型表示端元变化，通过两种视角验证了使用高斯混合模型与线性混合模型推导混合像素分布的关系，基于此给出了一种用于估计混合像素分布和端元的方法，并在合成数据和真
PDF7 years ago
基于 MAP 的模糊核估计的收敛分析
本文研究了基于 MAP 优化的盲反卷积方法，提出了一种改进的能量函数，更清晰地揭示了盲反卷积的工作方式，并且说明该能量函数在特定条件下实际上可以支持正确的解决方法，为比较不同的模糊核的质量提供了一种方法，并且在选择模糊核的大小、使用光线估计
PDF8 years ago
NIPS边缘推断的障碍型 Frank-Wolfe
本文介绍了一种基于条件梯度法和最大后验概率调用的全局收敛算法，用于优化边际多面体上的树重新加权 (TRW) 变分目标，此算法模块化结构使我们能够利用黑盒 MAP 求解器 (精确和近似) 进行变分推理，并获得比优化本地一致性放宽的 tree
PDF9 years ago
深层模型中最大后验自适应网络参数
我们提出了一种贝叶斯方法，用于调整已训练好的文本相关、深度神经网络、隐马尔可夫模型（CD-DNN-HMM）的参数，以提高自动语音识别性能。
PDF9 years ago
退火最大后验概率
提出了一种基于模拟退火的最大后验概率算法 AnnealedMAP，用于解决在大复杂贝叶斯网络中出现的 NP 难问题，结果表明该算法在保持最大后验概率的优良结果的同时，也能解决许多以前的方法无法解决的问题。
PDF12 years ago
提高马尔科夫逻辑的 MAP 推理准确性和效率
本文提出了一种基于 Cutting Plane Method 的最大后验概率 (Maximum A Posteriori) 推断方法 CPI，用于统计关系学习。作者在两个任务上进行了评估，即语义角色标注和联合实体解析。实验结果表明使用 C
PDF12 years ago
隐马尔可夫过程的最大后验估计
本文探讨了使用 Ising 自旋模型进行二进制对称隐马尔可夫过程的最大后验 (MAP) 序列估计的理论分析。我们证明了这个估计问题可以被转化为能量最小化问题，并研究了 MAP 的性能特征包括准确性和对于观测序列的解的数量。我们的研究结果表明
PDF15 years ago