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The Informed Sampler: A Discriminative Approach to Bayesian Inference in Generative Computer Vision Models

机译：知情采样器：生成计算机视觉模型中贝叶斯推理的判别方法

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Jampani, V.; Nowozin, S.; Loper, M.; Gehler, P.;
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年度 2015
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专利

1. The informed sampler: A discriminative approach to Bayesian inference in generative computer vision models [J] . Varun Jampani, Sebastian Nowozin, Matthew Loper, Computer vision and image understanding . 2015,第jula期

机译：知情的采样器：生成计算机视觉模型中贝叶斯推理的判别方法
2. Combining deep generative and discriminative models for Bayesian semi-supervised learning [J] . Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society . 2020,第期

机译：结合贝叶斯半监督学习的深生成和鉴别模型
3. Bayesian hybrid generative discriminative learning based on finite Liouville mixture models [J] . Bouguila N. Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society . 2011,第6期

机译：基于有限Liouville混合模型的贝叶斯混合生成判别学习
4. A dynamic Bayesian network approach for device-free radio vision: Modeling, learning and inference for body motion recognition [C] . Stefano Savazzi, Sanaz Kianoush, Vittorio Rampa IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing . 2016

机译：用于无设备无线电视觉的动态贝叶斯网络方法：人体运动识别的建模，学习和推理
5. Training Discriminative Computer Vision Models with Weak Supervision. [D] . Babenko, Boris. 2012

机译：用弱监督训练具有区别性的计算机视觉模型。
6. Comparing two sequential Monte Carlo samplers for exact and approximate Bayesian inference on biological models [O] . Aidan C. Daly, Jonathan Cooper, David J. Gavaghan, 2017

机译：比较两个顺序的蒙特卡洛采样器以对生物模型进行精确和近似的贝叶斯推断
7. The Informed Sampler: A Discriminative Approach to Bayesian Inference in Generative Computer Vision Models [O] . Jampani, V., Nowozin, S., Loper, M., 2015

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The Informed Sampler: A Discriminative Approach to Bayesian Inference in Generative Computer Vision Models

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