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ICLR
使用可微超几何分布学习群组重要性
本文提出可微分超几何分布,并利用其优势来显式地学习子集的大小,在弱监督学习和聚类两个应用中超越依赖于次优启发式模型集群大小未知的传统方法。
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2 years ago
针对种植分区模型的连续性和非重构结果:密集案例
本研究通过渐近分析证明,若随机块模型中连接概率符合一定条件,则节点标签的真实估计无法与真实标签正相关,这一结论适用于固定连接概率以及随着节点数增加而连接概率下降的情况。
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8 years ago
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