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sparse deep learning
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时间序列数据稀疏深度学习：理论与应用
稀疏深度学习在处理依赖数据方面的预测不确定性量化、顶点估计和模型压缩等领域中已成为一种流行的技术。本文通过研究稀疏深度学习与依赖数据的理论，表明稀疏循环神经网络能够一致地估计，并且在适当假设下，其预测呈渐近正态分布，从而能够正确量化预测的不
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9 months ago
结构稀疏贝叶斯神经网络中稀疏与缩减先验的综合研究
基于市场下行底部的趋势，通过计算国内主要增量资金、流动性、情绪、技术指标等多因素，进行权重计算，提出了基于隐藏半马尔科夫模型的股票量化分析方法。
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a year ago
稀疏深度学习的高效变分推断及理论保证
本文旨在通过完全贝叶斯处理下的尖峰 - 平板先验训练稀疏深度神经网络，通过连续放松伯努利分布开发一组计算有效的变分推断方法。实证结果表明，这种变分程序不仅提供了关于贝叶斯预测分布的不确定性量化，而且还能通过训练稀疏多层神经网络实现一致的变量
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4 years ago
稀疏深度学习的自适应经验贝叶斯方法
本文提出了一种新的自适应经验贝叶斯方法来实现稀疏深度学习，该方法通过使用一类自适应 spike-and-slab 先验来保证稀疏性，应用该方法在 MNIST 和 Fashion MNIST 数据集上的表现最先进，在 CIFAR10 数据集的
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5 years ago
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