stationary-distribution

本文提出一种深度学习方法，利用基本伴随关系学习高维反射布朗运动（RBM）平稳分布的拉普拉斯变换。该方法在无法获得解析解的高维场景下展现出近乎完美的预测能力。

本文为随机森林集成大小选择中基于三元组的高原搜索开发了一个平稳分布理论，将中心集成大小建模为生灭马尔可夫链，并推导了平衡方程和渐近性质。