poisson distribution | BriefGPT

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ICML深度序分类的单模概率分布
本文提出了通过使用泊松分布和二项分布来约束离散序数概率分布为单峰态的简单技术，从而避免交叉熵损失产生的概率分布具有不良性质，并在深度学习的两个大型序数图像数据集上进行了评估，取得了良好的效果。
PDF7 years ago
低光照图像的深度卷积降噪
本文介绍了使用卷积神经网络和 Poisson 分布进行图像去噪的方法，通过特定峰值的图片训练网络可以显著提高图像去噪效果，并且此方法灵活、数据驱动，速度更快。同时，结合图像先验信息，处理同类别图片可以进一步提高性能表现。
PDF7 years ago
基于泊松分布的计数数据的多元分布综述
本文介绍了三类基于泊松分布的多元分布，探讨了这些模型在解释性和理论方面的不同，通过三个真实数据集的实证实验比较了每类模型的优缺点，并提出了未来的研究方向。
PDF8 years ago
Poisson 和负二项分布比率模型分割：基于惩罚的估计方法
该研究考虑了 Poisson 分布和负二项分布（即过度离散的 Poisson 分布）率分布的分割问题，并提出了一种基于惩罚对数似然估计的方法，在 RNA-seq 数据分析的情境下使用模拟和真实数据集对其性能进行了评估。
PDF11 years ago
关于张量、稀疏性和非负因子分解
本文研究了稀疏计数数据的多线性建模问题，提出了一个以泊松分布为假设的描述性张量分解模型和相应的算法和理论，并介绍了一种基于主导极小化方法的泊松张量分解算法，称为 CP-APR，并在几个数据集上的结果得到了验证。
PDF13 years ago
Stein 方法基础
本文探讨 Stein 方法在正态、泊松、指数和几何分布的分布逼近方面的主要概念和技术，以及它与集中不等式的关系。这些内容是为概率初年级研究生所设计的，并强调了这些主题与 Stein 方法相关文献的共同点。
PDF13 years ago