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高斯混合模型就是用高斯概率密度函数（正态分布曲线）精确地量化事物，它是一个将事物分解为若干的基于高斯概率密度函数（正态分布曲线）形成的模型。
Global Convergence of Gradient Descent for Score Matching in Gaussian Mixtures via Reverse Fisher Divergence
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Dimension Reduction via Sum-of-Squares and Improved Clustering Algorithms for Non-Spherical Mixtures
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G-MaP-SE: Guided Speech Enhancement via GMM-Based Prior Matching
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Federated Naive Bayes with Real Mixture of Gaussians and Institutional Governance Regularization for Network Intrusion Detection
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Gaussian Mixture Model with unknown diagonal covariances via continuous sparse regularization
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PDGMM-VAE: A Variational Autoencoder with Adaptive Per-Dimension Gaussian Mixture Model Priors for Nonlinear ICA
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Attention-guided reference point shifting for Gaussian-mixture-based partial point set registration
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Enhancing Multi-Robot Exploration Using Probabilistic Frontier Prioritization with Dirichlet Process Gaussian Mixtures
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Energy Score-Guided Neural Gaussian Mixture Model for Predictive Uncertainty Quantification
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Differentially Private Distribution Release of Gaussian Mixture Models via KL-Divergence Minimization
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Mixed Membership sub-Gaussian Models
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Model Selection and Parameter Estimation of Multi-dimensional Gaussian Mixture Model
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Disentangled Point Diffusion for Precise Object Placement
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Gaussian mixture models for model improvement
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Gaussian mixture models for model improvement
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