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probability simplex
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ICML
MultiMax：稀疏和多模态的注意力学习
通过提出 MultiMax 这种分段可微凸函数，根据输入条目范围自适应调节输出分布，我们解决了 SoftMax 及其变体在多模态和稀疏性之间的权衡问题，成功产生了抑制无关条目而保留多模态的分布，对图像分类、语言建模和机器翻译产生了有益的影响
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a month ago
概率单纯形上的扩散
通过将扩散应用于概率单体上，我们提出了一种处理连续和离散对象之间张力的方法，其中点对应于类别概率分布，并且自然地扩展到包括在单位立方体上进行扩散。
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10 months ago
概率单纯形上的凸优化
本文提出一种新的迭代算法，Cauchy-Simplex，用于概率单纯形上的凸优化问题。该算法具有简单易用、收敛速度快等优点，并应用于在线学习问题，证明了平均遗憾的收敛性。
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a year ago
序数回归的单模分布
提出了两种新的方法，一种是通过新的架构来实现偏好的单峰分布，另一种则通过利用映射的概念来建立新的损失函数，以促进单峰性，实践结果表明新架构获得了最佳性能，并且新损失项在维持高单峰性的同时具有很强的竞争力。
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a year ago
概率单纯形上的投影：一种高效算法及简明证明与应用
本文提出了一种简单高效的算法，用于计算点在概率单纯形上的欧几里得投影，并展示了其在拉普拉斯 K 模聚类中的应用。
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11 years ago
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