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单声道音源分离的最大差异生成正则化和非负矩阵分解
通过对极小化和生成式学习的对抗训练方法,我们提出了最大差异生成式正则化的新方法,并应用于非负矩阵分解的源分离问题,实验证明在有限或无监督数据情况下重建信号的质量有明显改进。
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3 months ago
基于敌对生成非负矩阵分解的单声道源分离
本文介绍了一种对于非负矩阵分解 (NMF) 的对抗训练方法,用于解决源分离问题,通过避免不必要的信号特征的表示此方法可以提高重构信号的精度,尤其在缺乏充足监督数据的情况下有着很好的应用表现。
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a year ago
ICLR
基于图信号采样的归纳式一位矩阵补全:闭式解
本文提出了一种新的方法 GS-IMC 和 BGS-IMC 来解决基于图信号采样的感知一位矩阵完成问题,这种方法考虑了离散和连续随机噪声,并且在公共基准测试上表现出最先进的性能。
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a year ago
NIPS
超图上的全变差 - 超图学习的再探讨
本文提出了一种新的基于超图的学习框架,其中使用基于超图的总变差的正则化泛函作为关键元素,充分利用超图结构来编码数据中的高阶关系。
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11 years ago
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