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Radon-Nikodym derivative
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新方法通过控制Radon-Nikodym导数来生成异常值
研究人员开发了一种通过控制Radon-Nikodym导数来生成异常数据点的新方法，该方法明确管理低概率事件的幅度。该方法通过使用来自似然分布的项来缩放分数，从而修改了扩散分数函数，而无需重新训练模型。实验表明，该方法可以生成与底层数据几何形状一致的可控低概率样本。
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新研究分析用于域自适应的Nyström子采样
本文深入探讨了在协变量偏移下，当目标函数不在再生核希尔伯特空间内（即误设情况）时，Nyström子采样应用于无监督域自适应的收敛性质。研究提出了一种结合Tikhonov正则化和Nyström投影的方法，以建立高概率超额风险界。此外，该研究还处理了Radon-Nikodym导数未知且必须被近似的情况，详细说明了实现Oracle情况收敛速率所需的样本量。