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此内容是论文总结，重点看思路！！文章概述该文献介绍了一种用于3D点云生成的概率模型。点云是表示3D物体和场景的常用方式，但由于其不规则的采样模式，与图像相比，点云生成更具挑战性。现有方法如GANs、流模型和自回归模型在点云生成方面取得了进展，但它们在训练稳定性、生成顺序假设和

目录研究动机文章贡献基于样本权重的数据分布类间数据分布类内数据分布基于分布的样本权重自适应样本权重跟踪当前的训练状态基于自适应分布的样本权重基于自适应分布的样本权重的AdaboostAdaBoost.AD算法理论分析实验结果数据集和实验设置对比实验消融实验优点和创新点PaperR

第二章多重线性代数Note：本文默认了基本的向量空间和矩阵的相关知识。本文中所有的向量空间默认是有限维的，且定义在一个域\(\mathbb{F}\)上。本文采用Einstein求和约定。§1张量积[Def1.1]对于向量空间\(V_1,\cdots,V_r\)和\(Z\)，若映射\(f:V_1\times\cdots\timesV

在定积分的应用中，经常采用所谓的元素法。为了说明这种方法，先回顾一下曲边梯形的面积问题。设\(f(x)\)在区间\([a,b]\)上连续且\(f(x)\geqslant0\)，求以曲线\(y=f(x)\)为曲边、底为\([a,b]\)的曲边梯形的面积\(A\)。把这个面积\(A\)表示为定积分\[A=\int_a^

SVM原理详解1、超平面2、SVM原理1.问题定义2.分类决策得到约束条件3.最大化间隔4.优化目标3、凸优化问题1.原始优化问题优化目标约束条件2.拉格朗日乘子法3.拉格朗日函数分析4.求解对w

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灰色关联度分析法（GreyRelationAnalysis），就是在一个灰色系统中，我们想要了解其中某个我们所关注的某个项目受其他的因素影响的相对强弱。为此，需要设立母序列,记为\(x_0\),与子序列,记为\(x_{1,2,……}\)首先，对数据进行处理正向化（省略）标准化：\(\frac{x_{ij}}{\frac{1}{n}\sum_

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形函数构造构造单元1的一般近似函数\(\overline{V(x)}^{(1)}\),由于该单元只有两个节点\(x_1\)和\(x_2\)，我们选择包含两个参数\(\alpha_1\)和\(\alpha_2\)的近似方程\[\overline{V(x)}^{(1)}=\alpha_1+\alpha_2\timesx\]令试函数与\(V(x)\)在节点\(x_1\)和\(x_2\)处相等，可以

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