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non-linear transformations
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ICCV
SSB：简单但强大的开集半监督学习性能提升基线
研究了半监督学习在开放集场景下的表现，提出了一种名为 Simple but Strong Baseline (SSB) 的方法，通过使用高置信度伪标签数据和非线性转换来改善内部分类和异常检测性能，进一步引入了伪负样本挖掘以提升对异常数据的检
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8 months ago
神经扩散模型
传播模型是生成任务中表现出色的模型，然而大部分传播模型仅允许对数据分布进行线性变换，相比之下，更广泛的转换可能有助于更高效地训练生成分布并消除真实负对数似然和变分近似之间的差距。在本文中，我们介绍了神经传播模型 (NDMs)，这是传统传播模
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9 months ago
非线性特征聚合：基于理论的两个算法
本文提出了两种基于非线性变换和广义线性模型的降维算法，分别适用于回归和分类问题，测试表明算法效果竞争力强。
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a year ago
变换自回归网络
本文旨在系统地表征密度估计方法，提出多种新方法，在真实数据和合成数据上进行全面研究，结果表明变量转换和自回归条件模型相结合可以显著提高性能，并将模型用于异常检测和图像建模，最后介绍了一种用于学习分布族的新的数据驱动框架。
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6 years ago
机器学习的 ALAMO 方法
ALAMO 是一种用于从数据中学习代数函数的计算方法，通过从数据中构建低复杂度的线性模型，并使用非线性变换，将线性模型精确逼近实际过程中的复杂行为，并使用无导数优化的误差最大化采样逐步细化模型。同时，该方法可以强制约束反应变量，以纳入基础知
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7 years ago
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