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研究者が開発した DiScoFormer は、再学習なしでデータから密度とスコアの両方を単一パスで推定し、特に高次元領域において従来のカーネル密度推定法より精度を大幅に向上させる。
Hugging Face が、異なる確率分布にわたって密度推定とスコア計算の両方を処理できる新しい「DiScoFormer」というトランスフォーマーモデルを発表した。これは多様なデータ分布に対応する汎用的な手法として注目される。