probabilistic method | BriefGPT

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ICML一种学习可旋转卷积神经网络等变性程度的概率方法
这篇论文介绍了一种概率方法，用于学习可望属性网络中等变性的程度，通过将等变性的程度参数化为傅里叶系数上的概率分布，以建模几何对称性，而无需额外的层次结构，通过模拟层级和共享的等变性，这种方法可以适用于许多类型的等变性网络，并且可以学习任何紧
PDFa month ago
ICML应对无监督组合优化中的常见条件：基数、最小值、覆盖等
该研究针对组合优化问题中普遍存在的条件，采用概率方法和去随机化方法，提出了非平凡的目标函数和去随机化方法，并在合成和实际图上进行了广泛的实验证明了该方法的正确性和优越性。
PDF2 months ago
利用自监督多臂赌博机和光幕进行主动速度估计
使用可编程光幕代替传统的 3D 传感器，利用基于粒子滤波器和占据网格的概率方法明确估计场景中 3D 点的位置和速度，从而开发出具有导航和障碍物避免功能的完整堆栈导航系统。
PDFa year ago
用概率方法扩展机器学习以解决组合优化问题的隐蔽博弈
应用深度学习解决困难的组合问题具有巨大的潜力。该研究侧重于布尔可满足性（SAT）问题，并通过基本的概率方法消除了由于训练集仅限于小于实际问题规模几个数量级的随机公式导致的难题。使用我们的生成器，我们对现有的最先进模型进行训练，以预测具有 1
PDF2 years ago
基于 sBeta 的 Simplex 聚类及其在黑箱预测在线调整中的应用
本研究探索了利用概率聚类方法（k-sBetas）对深度神经网络的 softmax 预测结果进行聚类分析，提出了符合数据西格玛贝塔分布的目标函数，实现在不同场景下对未打标签数据的预测调整。
PDF2 years ago
CVPR鲁棒和准确的超立方恢复：一种概率方法
本文提出了一种用于从点云数据中恢复超椭球体的概率方法，该方法建立了一个高斯均匀混合模型，明确地对噪声与异常值进行建模，并通过最大似然估计问题的期望最大化与切换算法解决了这一问题。我们证明了我们的方法可以扩展到用于恢复复杂物体的多超椭球体，并
PDF3 years ago
基于不确定性感知的鲁棒性循环一致性
本文提出了一种基于不确定性感知的广义自适应周期一致性的概率方法，利用广义高斯分布对像素残差进行建模，提高了对于测试数据的强鲁棒性，提高了不成对图像转换的性能。
PDF3 years ago
从 3D 激光扫描中提取有限平面的最大似然方法
本文提出了一种严格的概率方法来检测有限平面，该算法通过自下而上的聚类技术从底部构建平面，利用光线路径信息计算测量似然性，不依赖于点到平面距离，可以应用于机器人系统的不同领域。
PDF5 years ago
随机原型嵌入
通过一种概率方法所提出的基于监督的深度嵌入方法，可以将来自一个领域的输入映射到一个表征空间中，其中相同类别的实例彼此靠近，而不同类别的实例则相距很远。与现有的局限于确定性的方法不同，该方法假定了围绕类别原型的存在，采用正态分布来处理实例。同
PDF5 years ago
CVPR层次离散分布分解用于匹配密度估计
该研究提出了一种适用于光流和立体匹配的分层离散分布分解（HD^3）框架，通过分层地分解完整的匹配密度并估计每个层次上的局部匹配分布，最终组合得到全局匹配密度。尽管方法简单，但在光流和立体匹配的对比试验中取得了最优的效果，并发现估计的不确定性
PDF6 years ago
KDD高斯过程向量微积分识别多个智能体存在下的资源来源和汇点
GP-LAPLACE 是一种使用高斯过程从仅代理轨迹中推断出多智能体系统中的源和汇的技术，并利用概率方法在不需要知道环境的情况下确定推断因果特征在环境中的重要性，并且应用到合成和实际的 GPS 数据中，证明了其在多智能体存在的情况下的适用性
PDF6 years ago
ReLU 和 ReLU 平方岭函数的线性组合逼近及 $l^1$ 和 $l^0$ 控制
本研究使用 Jones-Barron 概率方法建立了由 ReLU 和 ReLU ridge 函数组成的函数在 L∞和 L² 意义下的误差估计，我们证明了当内层的 L0 稀疏度为 L2 逆比例时，外层只需要是次线性的 L0 稀疏度即可，而我们
PDF8 years ago
关于广义 Marcum 和 Nuttall Q 函数的单调性、对数凹性和紧界的研究
本文研究了 Marcum Q 函数和 Nuttall Q 函数的单调性和对数凸性，通过概率方法证明了这两个函数的单调性并建立了其对数凸性，利用这些函数的对数凸性，提出了新的上下界，这些界可用于干扰限制系统的服务质量分析和无线通信系统的误码性
PDF14 years ago