Statistik - Maschinelles Lernen

Neue Methoden erforschen, um die Entscheidungsfindung in unsicheren Zeiten mit neuronalen Netzwerken zu verbessern.

Eine neue Methode verbessert die bayesianische Analyse durch effektive Datentransformationen.

Eine neue Methode verbessert das Design von medikamentenähnlichen Molekülen.

Dieser Ansatz bietet verbesserte Genauigkeit und Robustheit bei der Schätzung von Parametern in gewöhnlichen Differentialgleichungen.

Neue Ansätze in Boosting-Algorithmen verbessern die Genauigkeit und gehen effektiv mit Rauschen um.

Ein Blick auf die Rolle der Symmetrie in Kristallen und ihre praktischen Anwendungen.

Lern, echte Beziehungen von irreführenden Variationen in Daten zu unterscheiden.

Dieses Papier bespricht die Wichtigkeit von Fairness in automatisierten Entscheidungssystemen.

Untersuchung der Fairness in KI-Systemen und deren Einfluss auf Entscheidungsprozesse.

Ein neuer Ansatz für schnelles Sampling aus komplexen Verteilungen mithilfe von neuronalen Netzwerken.

Eine neue Methode zur Verbesserung der Effizienz und Leistung von Soft-Prompt-Tuning.

Untersuchung der Online-Multiclass-Klassifikation mit mengenwertigem Feedback und ihren Auswirkungen.

Untersuchen der Auswirkungen von föderiertem Lernen auf die Modellgeneralisierung und den Datenschutz.

Ein neuer Ansatz zur Vektorisierung von Persistenzdiagrammen verbessert die Effizienz der Datenanalyse.

Diese Studie beschreibt eine Technik zur Auswahl von beobachtbaren Grössen in komplexen Systemen.

Eine Methode, die Netzwerke mit linearer Regression kombiniert, verbessert die Vorhersagen in komplexen Datensätzen.

Eine neue Methode nutzt neuronale Netzwerke, um PDEs effizient zu lösen und dabei die physikalischen Gesetze zu wahren.

Ein Blick darauf, wie man Unsicherheit quantifizieren kann, um Vorhersagen im maschinellen Lernen zu verbessern.

Untersuchen, wie nichtlineare Transformationen die Ridge-Schätzung in hochdimensionalen Daten verbessern.

Neuer Ansatz verbessert die Vorhersagegenauigkeit für das Studium der Bedingungen im frühen Universum.

Dieser Artikel untersucht das Konvergenzverhalten von Invarianten Graphnetzwerken.

Diese Forschung verbessert die Modellauswertung in sich ändernden Datenumgebungen durch verbesserte Anpassungsmethoden.

Neue Methoden zur Analyse sensibler Daten, während die Privatsphäre der Einzelnen gewahrt bleibt.

Die Rolle von maschineller Übersetzung beim Erhalt indigener Sprachen weltweit erkunden.

Lern ne Methode kennen, die Vorhersagen schneller macht und dabei die Daten schützt.

Neue Methode verbessert die Vorhersage der Lebensmittel-Nachfrage für smarte Kühlschränke.

Eine neue Deep-Learning-Methode verbessert die Vorhersagen für Modelle von Sternatmosphären.

Ein neues Tool hilft Vertriebsmitarbeitern, sich auf vielversprechende Kunden zu konzentrieren.

Eine Studie zur Zuverlässigkeit von entfernungsbasierten Methoden im maschinellen Lernen.

Strategien für effektives Budgetmanagement in der Online-Werbung.

Eine neue Methode verbessert die Analyse von Variablenbeziehungen in Gaussschen grafischen Modellen.

Ein Rahmenwerk zur Verbesserung des Online-Lernens, indem man Entscheidungsregret minimiert.

Ein neuer Ansatz verbessert die Schätzung der Gewichtverteilung in Bayesschen Neuronalen Netzwerken.

Lern, wie Regularisierung die Vorhersagen im Machine Learning durch Empirical Risk Minimization beeinflusst.

Untersuchen, wie die Hessian-Matrix die Entscheidungsgrenzen von neuronalen Netzen und die Generalisierung beeinflusst.

Eine neue Richtlinie verbessert Strategien für effektive Entscheidungen im Rahmen eines Budgets.

Neuer Algorithmus sorgt für Sicherheit im Reinforcement Learning unter Einschränkungen.

Eine Studie bringt Geräusche ins Training, um neuronale Netze zu komprimieren, während die Leistung erhalten bleibt.

Omega verbessert Strategien in stochastischen Spielen, indem es vergangene Daten effektiv nutzt.

Die Rolle von Kernel-Methoden bei der Verbesserung von Reinforcement-Learning-Methoden erkunden.