会员服务
线性的 · 近似 ·
2021 年 6 月 22 日
Solving for best inhomogeneous linear approximations
翻译：解决最佳异质线性近近似值
Avraham Bourla
Avraham Bourla

We will provide algorithms that recover best inhomogeneous linear approximations.


翻译：我们将提供各种算法 来恢复最佳的不相容线性近似值
0
下载
关闭预览

相关内容

【实用书】Python编程与解决问题，424页pdf，PROGRAMMING AND PROBLEM SOLVING WITH PYTHON
【实用书】Python编程与解决问题，424页pdf，PROGRAMMING AND PROBLEM SOLVING WITH PYTHON
专知会员服务
72+阅读 · 2020年7月12日
【经典书】贝叶斯编程，378页pdf，Bayesian Programming
【经典书】贝叶斯编程，378页pdf，Bayesian Programming
专知会员服务
247+阅读 · 2020年5月18日
最新《机器学习最优化》课程笔记，36页pdf，Optimization for Machine Learning
专知会员服务
168+阅读 · 2020年5月10日
【机器学习最优化课程笔记】Optimization for Machine Learning，36页pdf
【机器学习最优化课程笔记】Optimization for Machine Learning，36页pdf
专知会员服务
115+阅读 · 2020年3月25日
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference：Statistical Analysis of Variational Approximations（附带pdf）
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference：Statistical Analysis of Variational Approximations（附带pdf）
专知会员服务
15+阅读 · 2019年11月30日
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference： Approximate Bayesian Inference in Machine Learning（附带pdf）
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference： Approximate Bayesian Inference in Machine Learning（附带pdf）
专知会员服务
33+阅读 · 2019年11月30日
【AAAI2020论文-清华大学】Enhanced Meta-Learning for Cross-lingual Named Entity Recognition with Minimal Resources，最小资源增强的元学习跨语言命名实体识别
【AAAI2020论文-清华大学】Enhanced Meta-Learning for Cross-lingual Named Entity Recognition with Minimal Resources，最小资源增强的元学习跨语言命名实体识别
专知会员服务
30+阅读 · 2019年11月17日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础，669页pdf
【新书】Python编程基础，669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
已删除
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
carla 学习笔记
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿)：数据科学的数学基础
【推荐】免费书(草稿)：数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
QDEF and Its Approximations in OBDM
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月23日
Solving the Funarg Problem with Static Types
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月22日
Flexible rational approximation for matrix functions
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月20日
Provably Efficient Generative Adversarial Imitation Learning for Online and Offline Setting with Linear Function Approximation
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
NTU-X: An Enhanced Large-scale Dataset for Improving Pose-based Recognition of Subtle Human Actions
NTU-X: An Enhanced Large-scale Dataset for Improving Pose-based Recognition of Subtle Human Actions
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
A 1+O(1/N) approximation algorithm for TTP(2)
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
Manifold Approximation by Moving Least-Squares Projection (MMLS)
Manifold Approximation by Moving Least-Squares Projection (MMLS)
Arxiv
3+阅读 · 2019年3月7日
Domain Specific Approximation for Object Detection
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月4日
Linear SLAM: Linearising the SLAM Problems using Submap Joining
Linear SLAM: Linearising the SLAM Problems using Submap Joining
Arxiv
3+阅读 · 2018年9月18日
Reinforcement Learning for Solving the Vehicle Routing Problem
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月21日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
线性的
近似
相关VIP内容
【实用书】Python编程与解决问题，424页pdf，PROGRAMMING AND PROBLEM SOLVING WITH PYTHON
【实用书】Python编程与解决问题，424页pdf，PROGRAMMING AND PROBLEM SOLVING WITH PYTHON
专知会员服务
72+阅读 · 2020年7月12日
【经典书】贝叶斯编程，378页pdf，Bayesian Programming
【经典书】贝叶斯编程，378页pdf，Bayesian Programming
专知会员服务
247+阅读 · 2020年5月18日
最新《机器学习最优化》课程笔记，36页pdf，Optimization for Machine Learning
专知会员服务
168+阅读 · 2020年5月10日
【机器学习最优化课程笔记】Optimization for Machine Learning，36页pdf
【机器学习最优化课程笔记】Optimization for Machine Learning，36页pdf
专知会员服务
115+阅读 · 2020年3月25日
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference：Statistical Analysis of Variational Approximations（附带pdf）
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference：Statistical Analysis of Variational Approximations（附带pdf）
专知会员服务
15+阅读 · 2019年11月30日
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference： Approximate Bayesian Inference in Machine Learning（附带pdf）
【变分推断课件】Lectures on Variational Inference： Approximate Bayesian Inference in Machine Learning（附带pdf）
专知会员服务
33+阅读 · 2019年11月30日
【AAAI2020论文-清华大学】Enhanced Meta-Learning for Cross-lingual Named Entity Recognition with Minimal Resources，最小资源增强的元学习跨语言命名实体识别
【AAAI2020论文-清华大学】Enhanced Meta-Learning for Cross-lingual Named Entity Recognition with Minimal Resources，最小资源增强的元学习跨语言命名实体识别
专知会员服务
30+阅读 · 2019年11月17日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
47+阅读 · 2019年10月17日
强化学习最新教程，17页pdf
强化学习最新教程，17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
【新书】Python编程基础，669页pdf
【新书】Python编程基础，669页pdf
专知会员服务
194+阅读 · 2019年10月10日
热门VIP内容
相关资讯
已删除
已删除
将门创投
4+阅读 · 2020年6月12日
强化学习三篇论文 避免遗忘等
强化学习三篇论文 避免遗忘等
CreateAMind
19+阅读 · 2019年5月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
统计学习与视觉计算组
6+阅读 · 2018年3月30日
carla 学习笔记
carla 学习笔记
CreateAMind
9+阅读 · 2018年2月7日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿)：数据科学的数学基础
【推荐】免费书(草稿)：数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
相关论文
QDEF and Its Approximations in OBDM
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月23日
Solving the Funarg Problem with Static Types
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月22日
Flexible rational approximation for matrix functions
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月20日
Provably Efficient Generative Adversarial Imitation Learning for Online and Offline Setting with Linear Function Approximation
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
NTU-X: An Enhanced Large-scale Dataset for Improving Pose-based Recognition of Subtle Human Actions
NTU-X: An Enhanced Large-scale Dataset for Improving Pose-based Recognition of Subtle Human Actions
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
A 1+O(1/N) approximation algorithm for TTP(2)
Arxiv
0+阅读 · 2021年8月19日
Manifold Approximation by Moving Least-Squares Projection (MMLS)
Manifold Approximation by Moving Least-Squares Projection (MMLS)
Arxiv
3+阅读 · 2019年3月7日
Domain Specific Approximation for Object Detection
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月4日
Linear SLAM: Linearising the SLAM Problems using Submap Joining
Linear SLAM: Linearising the SLAM Problems using Submap Joining
Arxiv
3+阅读 · 2018年9月18日
Reinforcement Learning for Solving the Vehicle Routing Problem
Arxiv
3+阅读 · 2018年5月21日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top