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unknown distributions
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应用 Dempster-Shafer 理论处理共同分析中的认识不确定性
该论文提出了一种对连接数据消息中的认知不确定性进行建模以及根据碰撞概率的置信度对连接事件进行分类的方法，该方法基于证据的 Dempster-Shafer 理论，假设观测到的连接数据消息来自于一组未知分布，利用 Dvoretzky-Kiefe
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5 months ago
利用动态联合分布适应改进的说话人无关语音情感识别
多说话人情感识别中，使用 Dynamic Joint Distribution Adaptation 方法解决来自不同说话人的多领域数据中的分布偏移问题，并在面对新说话人数据时获得更好的性能。
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6 months ago
单调随机优化的半强盗学习
通过提供一种具有与最佳近似算法（在已知分布下）相对于平方根的 T 乘以 log T 束缚的通用在线学习算法，在半探测器环境中解决了在一大类 “单调” 随机问题中对于未知分布是否能够获得良好（近似）算法进行学习的问题。我们的框架适用于随机优化
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6 months ago
适用于开放集识别的对抗性互补点学习
通过提出 Adversarial Reciprocal Point Learning 框架，从多类整合的角度来解决开放空间风险，通过 extra-class 空间和互补点等概念来建模未知类别，给出对抗性边界约束和实例增强方法，从而能够有效提
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3 years ago
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