AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · सैद्धांतिक कंप्यूटर विज्ञान · arXiv · 2026-10-19

असतत डिफ़्यूज़न के साथ सूचना आकलन

मूल शीर्षक: Information Estimation with Discrete Diffusion

असतत डेटा पर पारस्परिक सूचना जैसे सूचना मापों का आकलन करना कठिन है, और मौजूदा विधियाँ आमतौर पर पहले डेटा को एक सतत स्थान में एम्बेड करती हैं। InfoSEDD एक असतत डिफ्यूज़न-आधारित दृष्टिकोण है, जो सतत-काल मार्कोव श्रृंखला सिद्धांत पर आधारित है और KL डाइवर्जेंस की गणना के लिए सूचना आकलन को जेनरेटिव मॉडलिंग से जोड़ता है। इसे आनुवंशिक प्रमोटर डेटा में मोटिफ़ खोज, टेक्स्ट सारांशीकरण में अर्थ-संवेदी मॉडल चयन, और Ising मॉडलों में एन्ट्रॉपी आकलन पर लागू किया गया, और प्रयोगों में इसने एम्बेडिंग ट्रिक पर निर्भर विकल्पों से बेहतर प्रदर्शन किया।

मूल लेख पढ़ें ↗

सभी आइटम →