Kun Zhang

Este artículo presenta un método para probar la independencia en datos categorizados.

Un nuevo enfoque para asegurar la equidad en el diagnóstico cognitivo usando información sensible.

Examinando cómo la equidad en el aprendizaje automático puede evolucionar a través de decisiones y el tiempo.

Los investigadores mejoran las GNN para una mejor comprensión de estructuras gráficas complejas.

Un nuevo marco que mejora el rendimiento de MLP en la clasificación de grafos utilizando conocimiento de GNN.

Este estudio propone un marco para entender conceptos ocultos en datos complejos.

EQuAD mejora el rendimiento del modelo en gráficos que enfrentan cambios en las distribuciones de datos.

Un modelo que mejora las predicciones de problemas de salud críticos para una mejor atención del paciente.

Un nuevo método mejora la precisión del descubrimiento causal usando selección automática de núcleos.

Un estudio sobre cómo identificar relaciones causales entre variables ocultas y errores de medición.

Este artículo habla sobre el aprendizaje continuo de relaciones causales sin perder el conocimiento previo.

Estudios recientes muestran que la sustracción de fotones puede mejorar la pureza de los estados gaussianos.

Un enfoque novedoso para entender las relaciones entre variables en entornos cambiantes.

Aprende las tácticas para compartir información en negociaciones.

Un nuevo método para la afinación eficiente de hiperparámetros y la gestión de costos en el entrenamiento de IA.

Aprende cómo el descubrimiento causal nos ayuda a conectar diferentes factores en varios campos.