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Distance correlation
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光量子求解器与经典方法在金融风险检测中的基准测试
研究人员评估了光量子求解器在金融风险检测特征选择方面相对于经典优化方法的性能。该研究比较了Gurobi（经典）、QCI Dirac-3（光熵计算）和Piquasso（模拟光玻色采样）在信用卡欺诈和消费者违约数据集上的各种特征选择技术。结果显示，在ULB信用卡欺诈数据集上，Dirac-3 MI-Spearman在更少特征的情况下取得了有竞争力的性能，而Piquasso在选择少量顶级特征方面表现出色。对于更大的AmEx消费者违约数据集，在…
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扩散几何方法比较神经网络表征
研究人员开发了一种使用扩散几何学的新方法，用于比较不同层和整个网络中的神经网络表征。该方法通过将相似性度量视为马尔可夫矩阵来改编流形学习技术，从而实现多尺度分析。新的方法，包括中心核对齐（Centered Kernel Alignment）和距离相关性（Distance Correlation）的变体，在语言和视觉任务的基准测试中取得了最先进的结果，即使在分布外数据上也能展现出卓越的准确性和相关性。