关键词maximum likelihood estimate
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- CVPR双层双变分学习用于基于能量的潜变量模型
本文提议使用双重可变学习来解决基于最大似然估计的能量潜变量模型训练中的不可计算性问题，并展示了该方法在图像任务中的出色生成效果及重建和溯源方面的能力。
- 几何感知的内在维度最大似然估计
本论文提出了一种名为 GeoMLE 的算法，通过回归标准 MLEs 实现对平坦流形的内在维度的显式计算，能够有效地处理非均匀采样的流形，并在不同的合成和真实数据集上实现了最先进的性能。
- 高维逻辑回归中最大似然估计存在的相变
本文通过建立高维逻辑回归模型中最大似然估计 MLE 存在性的分界曲线，证明 MLE 的存在性具有 “相变” 的特性，当问题具有足够高的维数时 MLE 几乎不可能存在，曲线参数由回归系数未知序列的整体大小确定。
- 大样本逻辑回归的最优子采样
本文提出了一种针对逻辑回归模型的快速子抽样算法，利用优化方法降低计算时间，通过理论和实验分析验证其性能。
- 1 比特矩阵补全
本文提出了一种基于矩阵补全的理论，分析了在一种极端嘈杂的观察条件下的可能性，证明适当约束下的最大似然估计结果准确，提出了利用凸规划优化来实现估计的方法，并为后者排除了限制条件。研究还提供了下界，证明估计的近似最优，并在实验中基于这个理论得到