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  1. TOOL · CL_212147 ·

    新的贝叶斯估计器简化了大字母表的概率估计

    研究人员提出了一种新颖的贝叶斯估计器,用于在对数损失下对大字母表的概率进行估计,这个问题之前由Good-Turing估计器等方法解决。这种新估计器的特点是其简单的构造,涉及从概率单纯形独立均匀抽样的坐标乘法。其遗憾(量化了与理想代码相比的额外代码长度)可以明确计算。该估计器在各种基准测试中表现出与专用方法相比具有竞争力,并揭示了与数据、字母表大小和深度相关的标度律。

  2. RESEARCH · CL_16163 ·

    Aitchison几何驱动新的成分图嵌入和风味标记器校准

    两篇新的arXiv论文引入了使用Aitchison几何的表示学习新方法。一篇论文提出了一种通过将高能物理中的风味标记器校准构建为概率单纯形上的最优传输问题来校准风味标记器的框架。另一篇论文提出了一个成分图嵌入框架,该框架利用Aitchison几何为节点分类和链接预测等图机器学习任务创建可解释的嵌入。