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SCORE：打破贝叶斯优化在高维空间中的局限的一种一维参数重新参数化技术
本文提出了一种名为 SCORE 的快速可扩展方法，通过一维重新参数化技巧打破 Bayesian 优化在高维场景下的维度诅咒，从而在不需要高性能计算资源的情况下成功寻找到针插到大海中的优化函数的全局最小值，并拟合实际数据。
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18 days ago
ICML
通过（适当的）定义，鲁棒性和准确性可以得到平衡
该研究挖掘了鲁棒性训练背后的局部不变性归纳偏差，提出了一种名为 SCORE 的自洽鲁棒错误来平衡鲁棒性和准确性，通过用距离度量的变种替代 KL 散度来优化 SCORE，能够在 RobustBench 下实现顶尖性能。
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2 years ago
WSDM
基于双边邻居协同关系建模的顺序推荐
提出了一种名为 SCoRe 的依靠用户行为和物品属性历史序列信息挖掘高阶协作信息的推荐模型，实验结果表明其在三个真实的大规模数据集上表现均优于强基线模型。
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5 years ago
基于多准则决策问题的双极中性集及其应用
本文提出了双极中立派数集及其相关操作，包括得分函数、确定性函数和精度函数，通过双极中立派的权重平均和权重几何平均运算处理相关信息，并开发一种基于中立派加权几何（算术）平均操作的双极中立派多准则决策方法来选择最佳决策方案。实例表明，该方法具有
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9 years ago
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