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Normalized Compression Distance
Normalized Compression Distance
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新的度量学习方法分析视网膜图像,优于神经网络
研究人员开发了一种新颖的度量学习方法,结合了归一化压缩距离(NCD)和各向异性结构增强滤波器来分析和可视化3D视网膜图像的差异。该方法旨在克服神经网络等非度量方法的局限性,后者可能引入系统性失真。与医生测量的视野功能变化相比,NCD测量的结构差异在验证时显示出约0.5 dB的预测误差,优于非度量深度学习方法。提出了归一化压缩向量(NCV)作为测量视觉差异的特征集,并在青光眼患者和非人灵长类动物模型上进行了演示。
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基于AIT的新方法在文本分类任务上超越BERT
研究人员开发了一种基于算法信息论(AIT)分析文本结构的新方法,利用Ladderpath方法识别序列中的嵌套和分层重复。该方法定义了三种新的距离度量,当与k近邻分类器集成时,在文本分类任务(包括分布外和少样本场景)中表现出色。这些Ladderpath派生的距离在这些具有挑战性的环境中优于基于gzip的归一化压缩距离(NCD)和BERT,为序列理解提供了一种轻量级、可解释且无需训练的替代方案。