probabilistic regression | BriefGPT

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回归问题的校准解释
本论文介绍了一个可解释的人工智能（Explainable Artificial Intelligence）方法，名为 Calibrated Explanations（CE），旨在支持标准回归和概率回归，提供快速、可靠、稳定和强健的解释。CE
PDF10 months ago
带粗略学习器的非参数概率回归
提出了一种非参数化的概率回归方法，该方法通过结合基分类器训练得到的目标值粗化结果来预测目标变量条件概率密度函数，并使用结构化交叉熵损失函数作为正则化方法来平滑密度函数，从而实现精准的条件密度计算和高保真度的预测区间。通过在多个数据集上的实验
PDF2 years ago
CVPR视觉跟踪的概率回归
本文提出了一种基于概率回归的视觉跟踪方法，用于建模不确定性和噪声，通过最小化 Kullback-Leibler 离差散度进行训练，实验结果显示这一方法在六个数据集上都取得了最佳性能表现。
PDF4 years ago
大规模高斯过程回归的分层专家混合模型
我们提出了一个实用且可扩展的高斯过程模型，用于大规模非线性概率回归。我们的专家混合模型在概念上简单，并以分层方式重新组合计算，以对整个高斯过程进行近似。通过封闭形式和分布式计算，可以实现高效的大规模并行化，同时保持内存消耗较小。因此，我们的
PDF10 years ago