具有正支持的连续非对称分布的通用类
机器学习
2026-05-28 v2 性能
声音
音频与语音处理
信号处理
摘要
为了更好地拟合实际数据集，研究非对称分布具有重要意义。本文推导了具有正支持的非对称分布的几个数学性质，这一新模型表现为极值理论渐近结果的统一框架。该模型推广了一些已知的分布模型，如广义伽马、倒伽马、威布尔、Fr\'echet、半正态、修正半正态、瑞利和欧尔文。为了突出结果的适用性，通过实际数据建模评估了分析模型的性能。
引用
@article{arxiv.2512.09786,
title = {TinyD\'ej\`aVu: Smaller RAM and Faster Inference with Neural Networks on MCUs for Sensor Data Streams},
author = {Zhaolan Huang and Emmanuel Baccelli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.09786},
year = {2026}
}