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Bayesian information criterion
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新的DSCA策略改进符号回归校准
提出了一种名为Dirichlet-Sinkhorn Constant Averaging (DSCA) 的新校准策略，用于模拟符号回归。该方法旨在通过在不同的协变量分布上评估候选结构来提高进化算法中的选择压力。DSCA将优化数据划分为具有不同协变量分布的子集，在这些子集上独立校准每个候选，然后对结果参数进行平均。与传统的校准方法（如Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno和Levenberg-Marquardt…
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新算法精确计算奇异AI模型的学习系数
研究人员开发了一种新的确定性算法，用于精确计算二维奇异模型中的学习系数。该方法解决了传统信息准则（如BIC）在深度学习中常见的奇异条件下失效的局限性。新算法精确计算局部实对数规范阈值（RLCT），适用于Kullback-Leibler距离与多项式接触等价的模型，相比现有的基于采样的估计技术有了显著的进步，并为它们的校准提供了基准。