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高维数据的稀疏估计及其应用.李欣.【摘要】：高维统计处理的是统计模型的参数个数n远大于样本量m的情形。.在高维情形下,如何估计未知的真实参数,被普遍认为是当下统计学的一项重要挑战,因为如果没有其它的约束条件,人们往往不可能得到统计一致的估计...
它通过将高维样本空间的转移（transition）重参数化为低维隐层空间的转移，突破了原有采样的限制，又同时克服了高维空间采样的困难，提高了样本效率。同时，我们还证明了对于一般的隐层采样，它所对应的MH比率存在闭形式解，使其可以通过MH...
该论文介绍了一种用于解决连续动作空间的深度强化学习方法。.具体为：基于DQN与DPG的思想，利用深度网络对高维连续动作策略进行近，构成一种无模型的Actor-Critic结构的off-policy算法。.本文同时加入了软更新、经验回放和批标准化的技巧，用于提高...
论文题目：AGlobalGeometricFrameworkforNonlinearDimensionalityReduction非线性降维的全局几何框架科学家们在处理大量高维数据时，如全球气候模式、恒星光谱或人类基因分布等，经常会面临维度降低的问题：在高维观测过程中，发现隐藏在...
这篇论文是谷歌人工智能量子团队发布的，文章可以用一句话概括：对于QNN，量子几何的独特特征能够明确地防止梯度问题成为量子案例中的好策略，相反它会带你进入贫瘠的高原（barrenplateaus）即，随机选择时，高维空间中的任意平滑函数将大概率倾向于采取接近平均值的数值。
ECML2021|最佳论文！.北大提出基于隐式重参数化MCMC的高效GAN采样算法.本文ReparameterizedSamplingforGenerativeAdversarialNetworks被ECML-PKDD2021接收，并获得Best(Student)MachineLearningPaper奖。.会议简介：TheEuropeanConferenceonMachineLearningandPrinciplesandPracticeofKnowledge...
山西医科大学硕士学位论文结论：L1惩罚Cox模型和SIS．Cox模型在极高维、小样本、强相关生存资料中表现不良，EN．Cox模型虽然能处理共线性问题但并不能将维度降到一个可接受的水平且估计…
论文笔记：UMAP:UniformManifoldApproximationandProjectionforDimensionReductionAbstract：统一流形近与投影(UMAP:UniformManifoldApproximationandProjection)是一种新的降维技术，其理论基础是黎曼几何和代数拓扑。
1.头部姿态头部姿态估计通常是指利用计算机视觉和模式识别的方法在数字图像中判断人头部朝向问题[2]。更严格的说，头部姿态估计是在一个空间坐标系内识别头部的姿态参数，即头部位置参数()和方向度参数。描述头部方向度参数的有三个：水…
计量经济学eviews论文（经典范文8计量经济学主要是对设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）的研究，而计量经济学eviews论文就是对计量经济学软件方面的探讨，本篇文章就为大家介绍一些计量经济学eviews论文，一起来探讨一下计量经济…