noise distribution | BriefGPT

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高噪声调度的必要性
通过提出的多项式噪声分布和基于正弦函数的课程，本研究调查了噪声分布中高低噪声水平之间的平衡，并提供了一种保持稳定性的噪声分布方法，实验证明多项式噪声分布优于对数正态噪声分布，在去噪性能方面实现了更好的成绩。
PDF3 months ago
利用无监督储备计算进行信号噪声分离
基于时间序列预测的信号 - 噪音分离方法，使用储备计算从给定信号中提取可预测信息。该方法能够估计噪音分布并间接评估信噪比，对各种信号和噪音组合都表现出强大的分离能力。
PDF3 months ago
高效私密延续观察的平滑二元机制
研究在随时间不断变化的数据集上发布差分隐私估计值的问题，提出了一种替代二进制机制的简单方法，该方法生成噪声的平均时间为常数，噪声方差比二进制机制少约 4 倍，并且在每个步骤中具有相同的噪声分布。
PDFa year ago
基于深度学习交通系统的后门抵消的最优平滑分布探索
该研究提出了一种基于噪声分布的优化平滑方法，用于深度强化学习自主车辆控制器，旨在中和后门攻击并减少交通拥堵。
PDFa year ago
从不成对嘈杂数据中学习降噪的 Noisier2Noise
本论文提出了训练神经网络进行图像去噪的方法，该方法无需干净训练数据或带噪训练数据。该方法仅需要每个训练样本的单个噪声实现和噪声分布的统计模型，并适用于各种噪声模型，包括具有空间结构的噪声。该模型的表现与需要更多训练数据的其他学习方法相当，且
PDF5 years ago
ICML关于噪声梯度下降泛化为随机梯度下降的研究
本研究探讨了梯度噪声在深度学习中的正则化作用，发现除了随机梯度下降噪声外，其他类型的噪声也能有效地进行梯度下降的正则化。同时该研究提出了一种噪声下降的算法，能够拓展噪声的选择，有利于大批量 SGD 训练，同时也不会影响泛化性能。
PDF5 years ago
有限时间自适应 LQ 系统稳定化
利用随机线性反馈的新方法，本文针对具有未知动态的线性系统稳定问题，通过随机方法提供了稳定的有限时间概率保证。
PDF6 years ago
极小化流形估计
本文研究在给定嵌入在 R^D 空间的 d 维流形 M 的嘈杂样本的情况下，通过 Hausdorff 距离估计流形 M 的极小极大收敛速率，它假定流形满足光滑性条件并且噪声分布具有紧支撑，结果显示最优收敛速率是 n^{-2/(2+d)}，因此
PDF14 years ago