probability density functions | BriefGPT

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通过 $h$-Lifted Kullback--Leibler Divergence 在紧致域上进行混合密度估计的风险界限
基于样本数据，我们考虑使用某个组件类的有限混合密度来估计概率密度函数的问题，并引入 H - 提升 Kullback-Leibler（KL）散度作为标准 KL 散度的一种泛化和进行风险最小化的准则。在紧支持假设下，我们证明了使用 H - 提升
PDF3 months ago
通过最小化 Pearson 散度实现在线非参数似然比估计
在线非参数似然比估计方法中利用核方法和函数最小化的新框架，对概率密度函数以及独立同分布观测样本进行了理论性和实证验证。
PDF8 months ago
图像流形的概率和语义描述及其应用
该论文介绍了用于估计图像概率密度函数的方法，研究了生成模型在 AI 和计算机视觉领域的应用，探讨了用于防御对抗性攻击的可能性，并讨论了语义解释在描述图像上的应用。
PDFa year ago
物理学启示的深度学习方法用于胶体自组装的最小努力随机控制
本文提出了一种在状态概率密度函数空间中为胶体自组装制定有限时域随机最优控制问题的方法，并通过训练物理信息深度神经网络确定最优控制策略，其中物理信息是导出的最优性条件。
PDF2 years ago
基于算术分布神经网络的通用背景减除
该研究提出了一种基于算术分布神经网络（ADNN）的通用背景减除框架，利用算术分布层来学习时间像素的分布，并通过邻域信息和 GPU 实现的改进贝叶斯精化模型来提高准确性。研究结果表明，该方法在背景减除领域具有优越性。
PDF3 years ago
通过梯度 - 对数密度估计相互作用的 Fokker-Planck 方程粒子解
提出了一种计算方法，利用粒子系统的均值场极限模拟 Fokker-Planck 方程的时间演化，并使用梯度对数密度的统计学估计值来近似算法，表现出更准确和波动较小的统计学结果。
PDF4 years ago
多模态联合车辆运动预测的多头注意力
本文提出了一种新的基于多头注意力的车辆运动预测方法，它能够通过多模态概率密度函数的序列来对道路场景中的所有车辆进行联合预测，不需要机动定义，并且不使用空间网格来表示场景，这使得它比类似模型更加灵活，同时具有交互式联合预测、不确定性估计和多模
PDF5 years ago
学习多元对数凹分布
该研究论文解决了估计多元对数凹概率密度函数的问题，并提出了一个估计器来处理此问题。
PDF8 years ago
高维密度比估计及其拓展在近似似然计算中的应用
提出了一种基于核算子特征函数的密度比估计器，避免了显式降维步骤，可以更好地反映数据的几何结构，同时可扩展应用于极端高维下的似然函数估计问题。
PDF10 years ago