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probabilistic representation
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使用机器学习方法对复杂油藏进行早期地质勘探中的海陆数据进行专家独立的解释
该研究旨在开发并应用一种自主方法,预测研究区域油气藏扩散的概率。该方法基于 3D 地震勘探数据和地质信息,实现了对地质地球物理数据的专家独立概括,并利用该概括通过假设检验和生成地质模型。
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a year ago
概率和几何深度:透视中的物体检测
该文通过构建几何相关图,利用概率表示来解决单目三维检测的问题,从而提高了检测性能并保持实时性的有效性。
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3 years ago
ICML
DNN 的概率表示:连接互信息和泛化
本文提出了一种概率表示方法,用于准确估计深度神经网络的互信息,并利用估计器验证了信息理论对泛化的解释,得出了比现有方法更紧密的泛化界限。
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3 years ago
私有学习器的样本复杂度表征
本文给出了一个样本大小的组合特征,是私有概念类学习足够和必需的。我们介绍了概念类的概率表示概念,并证明了私有学习算法对于概念类 C 的样本复杂度意味着 RepDim(C)=O (m),并且存在一个样本复杂度 m = O(RepDim(C))
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10 years ago
个性化 PageRank 编程:一种局部可归类一阶概率逻辑
本文提出了一种适合近似局部接地的一阶概率语言,在实验中通过权值学习得出更高的准确性,并且与数据库大小无关的接地时间以及将学习并行化可实现数量级的加速。
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11 years ago
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