稳健的矩阵回归模型与方法&杨健 罗雷 1
1 引言 1
2 基于核范数的稳健矩阵回归 3
3 基于推广幂指数分布的稳健矩阵回归 6
4 基于核-L1范数的联合矩阵回归 8
5 基于树结构核范数的稳健矩阵回归 11
6 结束语 14
参考文献 14
若干低秩子空间恢复模型的闭解及其应用&林宙辰 19
1 引言 19
2 无噪低秩表示模型的闭解 21
2.1 应用：潜在低秩表示模型的推导 23
3 无噪潜在低秩模型的闭解 24
3.1 应用：提升潜在低秩表示模型的聚类性能 25
4 若干主要低秩模型的解之间的关系 26
4.1 解的质量的比较 28
4.2 求解速度的比较 30
5 闭解应用的另一个例子：仿射变换下特征点误匹配检测 30
6 结束语 33
参考文献 33
面向大规模机器学习的随机优化&张利军 35
1 引言 35
2 相关工作 36
3 降低时间复杂度 38
3.1 研究背景 38
3.2 阶段混合梯度下降 39
3.3 实验 42
4 降低空间复杂度 43
4.1 研究背景 43
4.2 随机临近梯度下降 44
4.3 实验 46
5 总结与展望 48
附录 48
参考文献 49
非参贝叶斯张量分解研究&徐增林 贺丽荣 严丰 漆远 53
1 引言 53
2 Tucker分解 54
3 CP分解 55
4 非参贝叶斯分解 57
4.1 InfTucker分解 57
4.2 InfTucker算法 59
4.3 实验结果 63
5 结束语 65
参考文献 66
基于递归神经网络的图像描述算法&靳骏奇 闫子昂 张长水 69
1 引言 69
2 相关工作 70
3 模型与方法 71
3.1 基于多尺度局部色块的图像表示 71
3.2 基于注意力的递归神经网络解码器 73
4 实验与分析 76
4.1 实验设定 76
4.2 定量评估结果 77
4.3 微软比赛结果 79
4.4 定性评估结果 79
5 结束语 84
参考文献 85
标记分布学习及其应用&耿新 徐宁 87
1 引言 87
2 学习框架 88
2.1 符号及形式化定义 88
2.2 评价指标 90
3 标记分布学习算法 91
3.1 “问题转化”算法 91
3.2 “算法改造”算法 92
3.3 专用算法 93
4 标记分布学习应用 95
4.1 原始数据中的标记分布 95
4.2 基于先验知识的标记分布 104
4.3 从数据集中学到的标记分布 109
5 结束语 120
参考文献 120
软件缺陷挖掘&黎铭 125
1 引言 125
2 基于编程模式挖掘软件缺陷 126
3 基于缺陷标注挖掘软件缺陷 127
4 基于缺陷报告挖掘软件缺陷 131
5 结束语 135
参考文献 136