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variational models
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适用于顺序保持序列建模的变分连接主义时间分类
将序列模型 CTC 与变分模型相结合，导出两个可用于训练保持顺序、更具普适性的序列模型的损失函数，实现直接优化模型对数似然的变分下界。
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9 months ago
COLING
通过变分自编码器实现潜在动作空间，用于对话策略优化的 LAVA
本文探索使用辅助任务来塑造潜变量分布的三种方式，并选择响应自编码为辅助任务，以获得更具行动性质的潜变量表示，从而支持端到端对话策略优化，并实现最先进的成功率。
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4 years ago
图像分割的迭代卷积阈值法（ICTM）
本文提出了一种新型的迭代卷积阈值方法（ ICTM ），可应用于多种变分模型的图像分割，并通过特征函数隐式地表示两个不同分割域之间的界面，通过热核卷积函数逼近正则化项，设计了一个简单高效能够使能量逐渐减少的迭代卷积阈值方法，数值实验证明该方法
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5 years ago
深度概率编程
Edward 是一个全面的概率编程语言，可以使用不同的推断方法和 TensorFlow 集成来灵活高效地完成深度学习任务。
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7 years ago
图像恢复问题的最优参数结构
研究了图像恢复变分模型中最佳正则化参数的定性特性，参数是作为约束条件的恢复问题的双层优化问题的解。我们考虑了一种常见的正则化器，涵盖了总变差、总广义变差和下确界卷积总变差。通过一定给定数据的条件，我们证明了由双层优化问题导出的最优参数存在，
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9 years ago
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