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相机标定中畸变圆锥的无偏估计器
通过使用矩进行基于圆锥的相机校准，我们能够在失真下保持扭曲圆锥的第一矩，并利用此方法进行更准确的相机校准。
PDF4 months ago
通过听众对话语和故事的情感关联进行感知性叙述分析的时刻
本文旨在开发一个理论框架，用于分析视觉叙事的有效性，如电影和漫画。我们引入了一个名为 “moments” 的新叙事元素，并将其分为故事时刻和议论时刻两种类型。通过记录这些普遍的时刻，我们可以可视化角色在故事中的旅程，并提供情感附着的变化。
PDF8 months ago
谱逼近的矩、随机游走和极限
研究通过给出（有噪声的）矩的测量值来近似一维分布的问题的下限。
PDFa year ago
子 Weibull 分布：将子高斯和子指数分布的属性推广到更重尾部的分布
提出了次 Weibull 分布的概念，其特点是尾部轻于（或同样轻于）Weibull 分布的右尾。此新类别将亚高斯和亚指数族推广到可能为更重尾分布。次 Weibull 分布是由正的尾部指数 θ 参数化的，当 θ = 1/2 时，它减少了亚高
PDF5 years ago
关于 Jensen 差的界限及其对于均值集中分布的含义
该论文给出了关于 Jensen 不等式差距的上下界（即随机变量函数的期望值与随机变量期望值函数之间的差值），上下界仅取决于函数的增长性质和随机变量的特定时刻。该上下界特别适用于分布集中在平均值附近的情况，如 i.i.d. 样本的平均值和统计
PDF7 years ago
基于平方和的异常值稳健矩估计
在存在对抗离群值的情况下，我们开发了有效的算法来估计未知分布的低阶矩。这些算法的保证在许多情况下显著优于 Diakonikolas 等人、Lai 等人和 Charikar 等人的最佳先前算法，同时我们还展示了这些算法的保证与我们考虑的分布类
PDF7 years ago
正态变量的 sigmoid 和 softmax 映射的统计矩的半解析逼近
本文探讨了高斯随机变量通过 Sigmoid 或 Softmax 映射的矩近似的精确计算方法，这些近似方法是半解析的且高度精确的，它们在决策制定的漂移扩散模型或非参数数据聚类方法的背景下具有一些利基应用。
PDF7 years ago
ICLR使用稀疏连接证明神经网络训练方法
我们提供了一种针对稀疏连接的前馈神经网络进行训练的保证方法，在学习线性网络的先前技术的基础上，我们展示了它们也可以有效地用于学习非线性网络，并在涉及输入标签和得分函数的时候操作矩阵，证明它们在温和条件下可以产生深层网络第一层的权重矩阵，实践
PDF10 years ago
建设性量化：经验量度的近似表示
研究了如何利用经验测量量量化概率分布，并提出了 Pierce 类估计来估计误差，并在弱条件下证明了经验测量量化方法的最优性。
PDF13 years ago