Денонсация данных с ошибками измерения с использованием модели диффузии на основе регенерации ядер

arXiv:2501.00212v3 Annuales Type: заменить резюме: последние достижения в технологии измерения облегчили получение данных с высоким разрешением в таких областях, как инженерное дело, биология и медицина. Однако эти наблюдения часто искажаются из-за шума, производимого при измерении. Для решения этой проблемы мы предлагаем денонсирующую систему, в которой используются модели распространения данных для восстановления основного безошибочного распределения данных и тем самым обеспечивается возможность проведения надежного анализа на низовом уровне. Центральное место в нашей системе занимает новый метод регенерации Kernel Hilbert Space (RKHS), который обучает диспергирующую модель с использованием только данных, загрязненных ошибками. Этот метод допускает использование закрытого варианта и обеспечивает быструю конвергенцию с точки зрения ошибок в оценке. Теоретически мы подтверждаем наш подход, вычисляя верхнюю границу общего расстояния вариаций между распределением генерируемых денонизированных данных и действительно без ошибок. Широкомасштабные имитации демонстрируют более высокие эмпирические показатели