★ 2
研究：不可压缩流的局部稀疏核算子学习
论文提出一种局部稀疏核方法学习不可压缩流解算子，用无散度局部插值替代全局输出重建并在 GPU 上并行求解，配合紧支撑核实现稀疏算子回归。在十个流体基准上，稀疏模型精度不低于原稠密方法且优于神经算子，拉格朗日评估在全局重建下精度可提升近三个数量级。
arXiv cs.LG11 天前
#核方法
共 7 篇相关资讯，按重要度与时间排序，每 3 小时更新。
★ 2
arXiv 为 GP-dPHS 提出结构感知空间核设计
论文针对高斯过程分布式端口哈密顿系统（GP-dPHS）中标准平稳核效率低的问题，提出结构感知核：剔除无关状态坐标，并用张量积协方差解耦状态与空间依赖。非线性弦实验显示结构解耦稳定提升重建精度，匹配空间剖面的核在力场与轨迹重建上收益更大。
arXiv cs.LG14 天前
★ 2
EGKE：基于嵌入图核熵的LLM幻觉检测方法
该论文提出 Embedding Graph Kernel Entropy（EGKE），用 BGE 句嵌入上的 RBF 核替换 Kernel Language Entropy 中依赖 NLI 分类器的语义图，保留图拉普拉斯、热核与冯诺依曼熵框架。方法在连续嵌入空间中直接计算相似度，避免额外加载 NL…
arXiv cs.LG19 天前
★ 2
增长式非参数神经网络中的检索中心深度学习
论文研究一种通用深度学习层：训练时为每个数据点存储键值表示，推理时通过注意力机制检索重组，形成「增长式神经网络」。作者为核化注意力层推导基于函数梯度的学习规则，建立「检索中心深度学习」（RCDL）范式，并揭示其与MesaNet/DeltaNet及新型优化器的形式联系。
arXiv cs.LG27 天前
★ 2
核锚定局部性正则缓解固定目标异常检测收敛崩塌
论文刻画了固定目标异常检测器的「收敛崩塌」：优化越好，检测越差，因为残差信号在异常样本上同样消失。作者指出有效异常检测需要局部性约束，提出核收缩匹配（KCM）与核锚定正则项（KAR），在 ADBench 上缓解崩塌并提升 AUROC。
arXiv cs.LG28 天前
★ 2
小样本学习的核模块化判别分析框架
论文对核化线性主成分判别分析（KLPCDA）框架进行系统性跨域研究，刻画其方差保持、类间可分与类内紧凑三大目标的交互机制。作者在超光谱分类、机械故障诊断、医学诊断与人脸识别等小样本任务上分析七种变体，考察噪声、类不平衡与高维条件下的表现。研究给出不同数据特征下选择合适变体的实用指南，并保持低计算复…
arXiv cs.LG53 天前
★ 1
FlashDiffusion 融合分块核谱分解方法
论文提出 FlashDiffusion，一种无矩阵方法，在融合 GPU 分块中计算稠密高斯核块，避免 O(N²) 内存开销。方法将特征求解器与经验 β-flow 耦合，用于选择有限样本分辨率尺度，并通过样本量与带宽的延拓从粗分辨率热启动更昂贵的谱求解。面向扩散映射与核方法的可扩展几何学习。
arXiv cs.LG32 天前
这个主题的相关资产
相关术语核方法