用于图像和数据标记及学习结构化预测的西格玛流
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本文提出了西格玛流模型，用于对观察在黎曼流形上的数据进行结构化标记预测，填补了现有方法在图像去噪和增强方面的空白。通过引入与数据学习相关的时间变化参数化映射，西格玛流展示了其作为非线性几何偏微分方程的有效性，并在概念验证实验中显示出其表达能力和预测性能。这一工作为深度学习中的结构化预测提供了新的几何设计原则。
本文提出了西格玛流模型，用于对黎曼流形上的数据进行结构化标记预测。通过引入时间变化参数化映射，西格玛流展示了其作为非线性几何偏微分方程的有效性，并在实验中显示出其表达能力和预测性能。这一工作为深度学习中的结构化预测提供了新的几何设计原则。
