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Renormalising Generative Models

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  1. TOOL · CL_193396 ·

    新论文详解用于主动推理的重整化生成模型

    一篇新发表在arXiv上的论文详细介绍了用于主动推理的重整化生成模型（RGMs），旨在克服将这些模型扩展到复杂域的挑战。该研究提供了对RGMs的清晰、面向推导的解释，阐明了层级结构的构建方式以及信息如何在层级之间流动。作者还提供了一个开放、经过验证的实现，以提高RGMs的透明度、可审计性和可复现性，从而降低未来研究和定量评估的门槛。