curse-of-dimensionality
데이터의 차원이 증가함에 따라 필요한 샘플 수나 계산 복잡도가 기하급수적으로 늘어나는 현상으로, 신경망의 효율성을 저해하는 주요 요인이다.
수천 개의 바이오마커 분석을 단 몇 분 만에, 정밀 의료를 위한 MLOps 혁신
ReLU 신경망의 근사 성능, 차원의 저주 없이 수학적으로 증명되다
확산 모델은 어떻게 고차원 데이터의 차원의 저주를 극복하는가?
심층 신경망 기반 밀도 비율 추정의 이론적 한계와 최적성 규명
트랜스포머가 고차원 데이터에서도 효율적인 이유, 수학적으로 증명됐다