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trajectory alignment
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轨迹对齐：通过分岔理论理解稳定边缘现象
通过实证研究，证明最大特征值（也被称为锐度）沿着梯度下降轨迹的演化呈现出一种叫做稳定边缘现象（EoS）的现象，进一步证明了在合适的重新参数化下，不同的梯度下降轨迹会在一个特定的分叉图上对齐，从而建立了锐度逐步增加和 EoS 现象的理论分析。
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a year ago
将优化轨迹与扩散模型对齐以用于约束设计生成
该文介绍了一种使用扩散优化模型（DOM）和轨迹对齐（TA）来生成高性能和可制造设计的学习框架。实验结果表明，相较于先进的深度生成模型，DOM 能够提高设计性能且降低推理计算成本，为实现大规模数据驱动设计的广泛应用打下基础。
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a year ago
ICML
跨域观测下的模仿学习
本篇研究针对专家行为与训练代理之间的差异，提出了一种基于无配对无对齐的轨迹，以及循环一致性限制的框架，来学习对应关系以解决领域差异的问题，并通过实验证明了该方法的有效性。
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3 years ago
面向事件相机的统一对比度最大化框架，应用于运动、深度和光流估计
提出了一种基于事件相机的框架来解决运动、深度和光流估计等计算机视觉问题，通过最大化图像平面上与事件数据最佳对齐的点轨迹对比度的目标函数来隐式处理事件数据的关联，进而精确地恢复出运动参数，并且产生了具有高动态范围的运动校正的类边缘图像，可用于
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6 years ago
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