关键词nonparametric approaches
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- 用多分辨率神经网络拟合听觉滤波器组
通过引入名为 MuReNN 的神经音频模型，我们旨在解决深度学习在波形处理中的非参数和参数方法之间的矛盾，MuReNN 通过训练离散小波变换 (DWT) 的八度子带上的独立卷积运算器来拓宽其感受野，将声音数据集的幅度响应与 Gammaton - 关于集合、原型网络和少样本学习
探究非参数法在少样本学习中使用时，是否需要进行分集式学习。通过 Matching Networks 和 Prototypical Networks 两种最流行的非参数方法进行广泛实验，发现它们的 ' 非分集式 ' 同行们简单、超参数少，并提 - 利用损失针来估计条件分位数
本研究通过建立不等式来描述近似的 pinball 风险最小化器与相应条件分位数之间的接近程度，再利用这些不等式建立了所谓的方差界，并利用两种类型的不等式来证明使用 pinball 损失函数的支持向量机的 Oracle 不等式，从而实现了最小 - 存在工具变量的非参数推断方法
本文提出基于核方法和正交级数的两种非参数方法，用于在工具变量存在时估计回归函数，首次推导出了最优收敛速度，同时表明这些估计量是在特定条件下实现的。在工具变量存在的情况下，确定回归函数的关系也定义了一类 “困难” 的逆问题，其 “困难” 的程