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一篇arXiv新研究提出用条件扩散模型学习跳跃-扩散过程的转移核,建立了得分估计误差与KL散度的非渐近理论界,并在合成与真实数据上验证了其概率预测性能,为随机过程建模提供全新范式。
新论文提出记忆预测增益MPE,量化历史信息对随机过程预测准确率的提升。文章解析MPE的定义、非负性与上界、预测准确率随历史长度的单调性,以及马尔可夫链下最小记忆长度的理论边界。