东京大学：基于逆重整化群流的生成扩散模型
哈佛大学：高维回归中的Scaling Law是重整化的自然结果 从理论角度分析了重整化的物理意义，东京大学物理系学者的文章【文献1】则更接地气、更落地实用。摘要扩散模型基本原理是通过去噪白噪声污染的样
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《高维回归中的缩放和重整化》【文献1】由哈佛大学物理系、脑科学中心、工程与应用科学学院、自然与人工智能研究所多位学者共同撰写，将随机矩阵理论和自由概率用于理解高维岭回归模型的缩放与重整化行为。一、背景
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