失去维度:生成扩散中的几何记忆
发表于: 。本研究解决了生成扩散过程中的记忆现象,特别是在流形支持的数据上。通过应用统计物理技术,我们发现不同的切空间在不同的临界时间和数据集大小下由于记忆效应而丧失,具有更高方差的子空间在某些条件下最先被遗忘。这一发现对数据特征的选择性记忆和维度丧失提供了重要见解,并通过实验验证了理论预测。
本研究解决了生成扩散过程中的记忆现象,特别是在流形支持的数据上。通过应用统计物理技术,我们发现不同的切空间在不同的临界时间和数据集大小下由于记忆效应而丧失,具有更高方差的子空间在某些条件下最先被遗忘。这一发现对数据特征的选择性记忆和维度丧失提供了重要见解,并通过实验验证了理论预测。