The bliss of dimensionality: how an unsupervised criterion identifies optimal low-resolution representations of high-dimensional datasets
यह शोध पत्र 'रिलिवेंस-रेज़ोल्यूशन' (Relevance-Resolution) ढांचे को उच्च-आयामी डेटा के इष्टतम निम्न-रिज़ॉल्यूशन निरूपणों की पहचान करने के लिए एक सुदृढ़ अनसुपरवाइज्ड (unsupervised) विधि के रूप में मान्य करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि इसके सूचना-सैद्धांतिक मानदंड विविध सिंथेटिक और भौतिक डेटासेट्स में ग्राउंड-ट्रुथ कुलबैक-लीब्लर (Kullback-Leibler) डाइवर्जेंस न्यूनीकरण के साथ निरंतर संरेखित होते हैं।