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Shota Saito
Shota Saito
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新型生成模型利用四叉树区域处理灰度图像去噪
研究人员开发了一种新颖的概率图像生成模型，用于灰度图像去噪。该模型结合了四叉树区域划分方法和混合自回归模型。提出的框架将基于最大后验估计（MAP）的去噪简化为变分下界的最大化，并使用交替进行变分贝叶斯和梯度优化的算法进行优化。值得注意的是，基于梯度的更新规则可以解析计算，实验结果证明了其在噪声去除方面的有效性。
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新的软贝叶斯上下文树模型增强了时间序列分析
研究人员推出了一种用于分析实值时间序列数据的新方法——软贝叶斯上下文树模型（Soft-BCT）。与之前使用确定性分割的方法不同，Soft-BCT 采用了上下文空间的概率分割。已为此模型开发了一种利用变分推理的学习算法，实验结果表明它在某些数据集上的性能优于现有的 BCT 模型。