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德莫弗-拉普拉斯定理

德莫弗-拉普拉斯定理是中心极限定理的早期版本,证明了二项分布的概率质量函数在参数n增大时趋近于正态分布。该定理表明,独立的伯努利随机变量之和在适当归一化后,近似服从正态分布,揭示了正态分布在随机现象中的普遍性。

德莫弗-拉普拉斯定理

De Moivre–Laplace Theorem De Moivre–Laplace Theorem · 2025-03-08T05:00:00Z

本研究提出了一种新方法REPEAT,旨在解决表示学习中不确定性建模不足的问题。该方法将每个像素视为伯努利随机变量,从而提高了像素的重要性和确定性估计,增强了对分布外数据的检测能力。

REPEAT: Improved Uncertainty Estimation in Representation Learning

BriefGPT - AI 论文速递 BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-11T00:00:00Z
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