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群不变 GAN 的统计保证
本研究通过分析群不变 GAN 模型在样本复杂度方面的改进，量化表明当学习群不变分布时，所需样本数量随着群体大小的幂次下降，这一幂次取决于分布支撑的固有维度。结果是第一次为群不变生成模型，特别是 GAN 模型提供了统计估计，并可为其他群不变生
PDFa year ago
CVPR一种元学习方法用于预测性能和数据需求
本文提出了一种用分段幂律（Piecewise Power Law，PPL）来估算模型达到目标性能所需样本数量的方法，并通过随机森林回归器进行元学习来估算 PPL 的参数，从而显著提高了对模型性能的估计效果，同时提出了一种置信区间使得预测更加
PDFa year ago
浅层学习作为深度学习的替代方案
拟合深度学习基础理论的神经网络架构 —— 卷积层可以达到与深度卷积神经网络类似的性能，并有一个可识别其普遍行为的幂律现象。
PDF2 years ago
深度表示学习中的幂律研究
本文研究使用自我监督学习方法，在没有标签数据的情况下学习视觉表示，通过计算特征协方差矩阵的本征谱估计幂律系数，发现幂律系数与表示学习的性能和鲁棒性密切相关。
PDF2 years ago
LIGO-Virgos 双黑洞质量分布的半参数建模
本文介绍了一种半参数模型，它利用立方样条曲线对幂律进行微扰来建模观测到的双黑洞引力波的初级质量分布，并将其应用于第二次引力波临时目录中包括的 46 组双黑洞数据，发现与之前使用 Powerlaw + Peak 模型得到的结果相当一致，验证了
PDF3 years ago
ICML深度集成中的幂律
该研究探究了深度集成的负对数似然函数在集成规模和成员网络规模方面遵循幂律的行为，发现与一个大的网络相比，具有相同参数总数的若干个中等大小的网络集成可以获得更好的性能。研究者发现这种 “memory split” 效应并发现了幂律运动的动力学
PDF4 years ago
Zipf 常数的起源
Zipf's law on word frequencies and meaning distribution can be explained by a biased random walk in mental exploration,
PDF7 years ago
非均匀度量空间中的几何优先连接
本文研究了广义紧度量空间中基于几何偏爱连接图的度序列，揭示了在吸引函数的某些条件下，其度序列的行为类似于 Borgs 等人研究的基于乘法意愿模型的偏爱连接图。当度量空间有限时，空间中每个点的度分布收敛于一个渐近幂律，其指数取决于所选点；对于
PDF12 years ago
超越词频：单词时间分布中的爆发、停滞和比例尺
本研究发现，单词之间发生的距离时间间隔符合 Weibull 分布，该结果对 Zipf's law 的假设提出了挑战，也对集体人类动态的显性表现具有重要影响。
PDF15 years ago
幂律、帕累托分布与齐普夫定律
通过回顾一些关于幂律形式的存在以及旨在解释它们的理论，我们研究了数量的测量概率随其值的变化而呈幂反比分布的幂律、Zipf 定律或 Pareto 分布在多个学科领域的出现。
PDF20 years ago