distance correlation | BriefGPT

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基于距离相关性的方法对循环神经网络在时间序列预测中的有效性进行表征
通过距离相关度的多功能度量方法，我们研究了 RNNs 的组成部分与时间序列特征之间的联系并解释了它们的性能差异。我们发现 RNN 的激活层能够很好地学习时间序列的滞后结构，但在连续几个层中逐渐丧失了该信息，从而降低了具有较大滞后结构的序列的
PDFa year ago
ECCV深度学习中局部距离相关性的多用途应用
本研究使用距离相关性技术进行深度学习模型的功能行为比较，发现距离相关性可以作为多种应用的正则化程序或约束条件，避免了常见困难。
PDF2 years ago
NoPeek：减少信息泄露以在分布式深度学习中共享激活
本文提出了一种基于距离相关性降低原始数据和中间表示之间信息泄露的分布式深度学习方法，以应对敏感数据对分布式机器学习服务的限制。该方法在训练和推断过程中通过减少数据和表示之间的距离相关来预防原始数据的重构攻击。实验证明该方法能够有效保护隐私信
PDF4 years ago
基于距离相关性的高维多响应回归交互追踪
本文提出了一种高维多响应交互模型的特征筛选和特征选择方法 ——IPDC，该方法通过应用距离相关性转换变量来识别特征交互，并在特征选择中使用，具有计算效率高、适用范围广、理论性能良好等优点。在多个仿真和实际数据分析中证明了该方法的有效性。
PDF8 years ago
对 Reshef Et Al 的《Science Dec 16, 2011》论文 “在大型数据集中检测新的关联性” 的评论
研究比较了 MIC 与 Pearson 相关系数和距离相关系数在不同情况下的功率表现，发现 MIC 在大多数情况下的功率都比 dcro 低，甚至有时候比 Pearson 相关系数还低。
PDF10 years ago
用于不相似性的偏相关距离方法
该篇研究提出了一个新的 Hilbert 空间来定义偏距相关性的概念，并发展和实现了一个测试器，用于检验偏距相关性是否为零。同时提出了用于计算偏距协方差的无偏估计器和用于衡量不同度量方式的距离相关性问题的简洁解决方案。
PDF11 years ago
基于距离相关性学习的特征筛选
本研究利用基于距离相关性的独立筛选法（DC-SIS）筛选高维数据中的特征，具有适用于多个学科的重要性，并证明了该方法相对于基于 Pearson 相关性的独立筛选法（SIS）的优势，并在更广泛的情况下通过建立独立筛选性质来使用 DC-SIS，
PDF12 years ago
布朗运动距离协方差
本研究介绍了一类新的多元相关系数 —— 距离相关系数，其应用于任意维度的随机向量。距离协方差与距离相关系数类似于经典的二元依赖度量，但是它们能够推广和扩展这些经典的二元依赖度量，并可以表征独立性，即它仅当随机向量独立时为 0。研究还介绍了与
PDF14 years ago
通过距离相关性测量和测试依赖性
本文介绍了一种新的随机向量之间依赖度量 —— 距离相关度量，它的应用在测试独立性方面具有重要意义，文章也给出了其实现方法和蒙特卡罗实验结果。
PDF16 years ago