posterior probabilities | BriefGPT

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使用绝热量子计算实现平衡 K 均值的概率抽样
利用噪声量子计算机 D-Wave 进行模拟和真实数据上的基于潜在后验概率的不确定解和数据点识别的概率平衡 k-means 聚类的研究。
PDF9 months ago
基于启发式迭代优化的形态感知共识计算
提出了一种基于 Fréchet 平均的方法，用于从多个二进制或概率掩模中提取一致的分割，从而完全独立于图像背景大小，并生成与 STAPLE 方法和朴素分割平均方法不同的二进制一致掩模和后验概率。
PDF10 months ago
利用加速度计与 GNSS 数据进行动物行为原位分类的多模态传感器数据融合
本文研究了基于多种传感器数据（包括加速度计和全球定位系统）进行动物行为分类的方法，提出了两种不同的信息融合方法，其中基于后验概率的方法表现更好。实验结果表明，使用多种传感器数据可以明显提高分类性能，特别是针对步行和饮水等重要行为。
PDF2 years ago
SIGIR后验概率的重要性：在线广告神经预测的双适应校准
通过 AdaCalib 模型的双重适应方法，我们可以根据后验统计信息学习保序函数族，进行精细校准，并确保后验概率适合于校准的场值。实验证明，AdaCalib 在校准性能上获得了显著的提高，可在线部署并超越先前的方法。
PDF2 years ago
NIPS使用 3D 卷积神经网络和后验 CRF 在医学图像中进行语义分割的端到端方法
本文提出一种名为后验概率 CRF 的全新的端到端训练方法，该方法将 3D 全连接 CRF 应用于 CNN 的后验概率中，并一起优化 CNN 和 CRF，实验结果表明我们的方法在白质高信号区分割上表现优于 CNN，后处理 CRF 和不同的端到
PDF6 years ago
Reed-Muller 码的软判决译码：递归列表
本篇研究文章研究了在 Reed-Muller 编码上进行递归列表译码的方法，使用后验概率和排列技术来提高译码性能，在 256 长度的编码和许多长度为 512 的子编码中得到接近最大似然性能的算法。
PDF7 years ago
基于 k 个最佳贝叶斯网络结构的贝叶斯模型平均
本论文研究从数据中学习贝叶斯网络结构的问题，提出了一种算法用于发现最佳的贝叶斯网络结构，通过贝叶斯模型平均计算感兴趣的假设的后验概率，在多个数据集上展示本算法优于模型选择方法和最先进的 MCMC 方法。
PDF12 years ago
贝叶斯网络结构发现的偏序 MCMC
介绍了一种新的马尔可夫链蒙特卡罗方法，用于估计贝叶斯网络中结构特征的后验概率。该方法从节点的部分顺序的后验分布中抽取样本，并针对每个抽样的部分顺序精确计算所需的条件概率。分析和实验结果表明，与样本为有向无环图或节点上的线性顺序的先前方法相比
PDF12 years ago