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Weibull distribution
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新的PPDL框架预测短视频平台的用户留存率
研究人员开发了PPDL，一个旨在预测大规模短视频平台用户留存率的新框架。该框架解决了通道异质性、全局衰减和饱和趋势以及有限的回溯窗口等挑战。PPDL通过使用多层感知器建模的威布尔分布分解趋势，并使用辅助嵌入模块处理残差分量以保持通道身份，将物理先验与深度学习相结合。多尺度趋势惩罚损失函数进一步增强了趋势敏感性。在工业规模数据集上的实验表明，PPDL在各种应用中优于现有的在线解决方案。
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新研究将数据可预测性与 Transformer 权重缩放联系起来
一篇新的研究论文提出，训练过的 Transformer 中的权重幅度可以用韦伯分布来描述。该研究确定了一个预训练统计量，即二元语法条件熵，作为该分布尺度参数增长的关键预测因子。这一预测定律适用于各种学习率和模型架构，表明数据可预测性与训练过程中模型权重缩放之间存在基本关系。