probabilistic learning | BriefGPT

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GP+: 基于高斯过程进行核算法学习的 Python 库
通过混合概率学习方法，我们介绍了一种基于高斯过程的开源库 GP+，该库建立在 PyTorch 之上，具有用户友好性和面向对象的特点，用于概率学习和推理。我们还提出了融合非线性流形学习技术和高斯过程的协方差和均值函数的方法，并通过多个实例展示
PDF7 months ago
使用门控循环单元和汤普森抽样的动态石板推荐
通过建立一种基于变分贝叶斯递归神经网络的推荐系统，利用用户和网络交互的时间序列数据，自适应地为用户提供适宜的内容，同时引入一种层级先验以及组内成员关系考虑的项参数学习方法，结合多臂老虎机策略以及 slate Thompson Samplin
PDF3 years ago
ECCV通过学习注释一致的实例来进行弱监督实例分割
提出了一种基于弱监督的实例分割方法，使用条件分布来建模伪标签生成过程中的不确定性，通过联合概率学习目标来最小化两个分布之间的差异，实现了在 PASCAL VOC 2012 数据集上优于最优基线 4.2％ [email protected] 和 4.8％ mAP
PDF4 years ago
线性和二次判别分析：教程
该论文介绍了线性判别分析和二次判别分析作为统计和概率学习中的两种基本分类方法，涵盖了决策边界优化、二元和多元类别的 LDA 和 QDA、LDA 和 QDA 与度量学习、核 PCA、马氏距离，Logistic 回归、朴素贝叶斯、最大似然比检验
PDF5 years ago
图像复原中基于滤波器的 MRF 的损失特定训练的再探讨
本文探讨了学习 Markov 随机场中参数的两种方法：基于采样的概率学习和基于 MAP 估计的损失特定训练，并提出了一种新的基于双层优化的算法，在较高的精度下解决了双层问题的下层问题，与基于概率训练的 MRF 模型相比，表现更加出色。
PDF10 years ago