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Richard Yi Da Xu
Richard Yi Da Xu
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新方法解决商标策展中的多样化子集选择问题
研究人员开发了一种名为“公平多视图行列式选择”的新方法，以应对从大型候选池中选择多样化子集的挑战，特别是在商标策展等应用中。该方法旨在通过最大化子集的最弱的每视图对数行列式来平衡多个可能冲突的多样性标准。该方法涉及平滑目标函数并将其放松到Stiefel流形上，从而得到一个规范不变的非线性特征值问题。已推导出一个具有阻尼和能级移动的自适应自洽场求解器来解决此问题，该求解器仅需要每个视图的特征映射乘积。
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新方法解决了 NP-hard 的大规模数据集多样性选择问题
研究人员开发了一种名为 Spectral DPPs via NEPv 的新方法，以解决从大型数据集中选择多样化、高质量子集这一 NP-hard 问题。该方法将 Determinantal MAP 目标重塑为 Stiefel 流形上的连续优化问题，从而得到一个具有特征向量依赖性的非线性特征值问题 (NEPv)。提出的求解器 OurMethod 提供了一种可扩展的解决方案，可与常见的机器学习核集成，并且在候选池大小上接近线性扩展。