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Gabriel A.R. Melo
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新框架为图值AI预测提供不确定性量化
研究人员开发了一个新的共形预测框架，专为图值输出设计，可在复杂的结构化输出空间中提供无分布的覆盖保证。该方法利用Z-Gromov-Wasserstein距离，特别是通过融合Gromov-Wasserstein (FGW) 实现，以一种排列不变的方式比较预测图和候选图。为了实现自适应预测集，该方法将共形分位数回归 (CQR) 扩展到一种称为分数共形分位数回归 (SCQR) 的新方法，该方法适用于图值输出。该框架的有效性已在合成数据和涉及…
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研究人员开发对抗性最优传输以更好地模拟混沌系统
研究人员开发了一种使用对抗性最优传输的新方法，以提高数据驱动的混沌系统模拟器的准确性。传统方法难以处理混沌系统固有的敏感性，导致长期预测效果不佳。这种新颖的方法可以学习更好的摘要统计量，并创建物理上一致的模拟器，在包括高维混沌系统在内的各种混沌系统中都显示出改进的统计保真度。