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AAAI具有形状先验的贝叶斯函数优化
本研究提出一种基于 Bayesian 优化的框架用于控制变量的功能优化问题，并使用 Bernstein 多项式基进行控制函数的表示，通过动态调整多项式次数的方法，融合形状的先验信息，对深度网络学习率调度的优化和短聚酯纤维设计问题取得了良好的
PDF6 years ago
ICML具有相似性偏置转移的无限隐马尔可夫模型
本文介绍了一个对层级狄利克雷过程隐藏马尔可夫模型 (HDP-HMM) 的拓展，它可以编码关于状态转换更可能发生在 “相邻” 的状态之间的先验信息，并通过在状态空间上定义相似度函数和通过成对相似度缩放转移概率，从而在转移分布之间引入相关性。该
PDF7 years ago
使用迭代深度神经网络解决不适定的反问题
本文提出了一种部分学习方法，用于解决具有非线性正演算子的病态反问题。该方法利用经典正则化理论和深度学习的最新进展，通过对反问题的先验信息进行编码的正演算子、噪声模型和正则化函数来进行学习，其中包含每次迭代中的数据差异和正则化器的梯度做为卷积
PDF7 years ago
有序假设检验中 FDR 控制的积累测试
本文研究了在现代科学应用中出现的多重检验问题，其中可以利用先前的信息来对假设进行排名，以增加发现的数量并控制错误发现率，提出了一种基于累积检验的新方法，HingeExp 方法，相比现有技术具有更高的真实信号检测能力。
PDF9 years ago
最大熵模型和主观趣味性：二元数据库中平铺的应用
本文介绍了一种关于主观趣味测量的普遍策略，通过将先前的信息作为对数据的不确定性的概率模型的约束来表示其先前信息，从而使之有意义并实用。同时，使用 MaxEnt 模型来衡量主观趣味测量的各种措施。
PDF14 years ago
利用先验部分信息的实验量子克隆
本文报道了第一次实验最优量子态相关克隆，并利用核磁共振技术实验验证了当存在关于待克隆状态的部分先验信息时，可以实现高于通用量子克隆的克隆保真度和与克隆保真度的有趣关系，该研究对于许多量子信息处理协议有重要的影响。
PDF20 years ago