Estadística - Aprendizaje automático

Explorando cómo los exponentes de Lyapunov en tiempo finito revelan la sensibilidad de la red a cambios en la entrada.

Analizando la memoria y la eficiencia de las consultas en algoritmos de optimización convexa aleatoria.

El algoritmo ICE mejora el rendimiento en clasificación lineal para campos críticos.

Conoce sobre el Entrenamiento Esparcido Dinámico y sus beneficios para la eficiencia de las redes neuronales.

Un marco para mejorar las predicciones usando la abstención contra datos engañosos.

Aprende métodos para manejar datos funcionales complejos de manera eficiente.

Los métodos de inferencia causal evolucionan para enfrentar desafíos en la salud, la educación y el comercio electrónico.

Examinando cómo los modelos sobreparametrizados pueden aprender y generalizar en entornos multiclase.

Examinando la pérdida Lipschitz de raíz cuadrada para mejorar el rendimiento de algoritmos de aprendizaje con datos ruidosos.

Nuevo enfoque mejora el rendimiento de GNN en relaciones de datos complejas.

Este artículo examina el sesgo en las predicciones de seguros y soluciones para un trato equitativo.

GLRU optimiza las actualizaciones de modelos de aprendizaje automático para conjuntos de datos en cambio.

Explorando las capacidades de memorización y generalización de las redes neuronales cuánticas.

Un nuevo método mejora los modelos de predicción usando datos estructurados.

Un método para transformar datos complejos en distribuciones tipo gaussiana para analizarlos más fácil.

Nuevo marco de pronóstico flexible mejora la precisión en la predicción de la generación de energía.

Los investigadores mejoran los cálculos de diferencia de energía con aprendizaje automático para estudios moleculares.

Un nuevo método mejora la claridad al analizar datos funcionales multivariantes complejos.

Nuevos métodos de clasificación para datos HDLSS desafiantes sin reducción de dimensión.

G-TRACER mejora la generalización de los modelos de deep learning con técnicas centradas en la estabilidad.

Una nueva métrica mejora la precisión y claridad de las predicciones del modelo.

Un nuevo método para mejorar la precisión de la regresión lineal en medio de la variabilidad de datos.

Explorando cómo los datos públicos pueden mejorar modelos de aprendizaje automático que preservan la privacidad.

La investigación explora patrones en conjuntos de datos complejos usando técnicas de física estadística.

WGR mejora las técnicas de regresión para obtener mejores predicciones de resultados.

BatchGFN mejora el aprendizaje activo por lotes al seleccionar de manera eficiente los puntos de datos útiles.

Este artículo habla del método de muestreo Restart en modelos generativos.

Un método para aclarar las predicciones de aprendizaje automático usando gráficos causales.

Este artículo habla sobre el papel de los conjuntos en la mejora de las predicciones de datos a múltiples pasos.

Explora cómo la privacidad diferencial protege los datos individuales durante el análisis colectivo.

Explorando algoritmos eficientes para tomar decisiones en situaciones de recompensas inciertas.

Esta investigación presenta un método para detectar comunidades mientras se garantiza la privacidad de los datos.

Presentando un método flexible para muestreo eficiente en distribuciones complejas.

STBP mejora la reconstrucción de imágenes al combinar el análisis de datos espaciales y temporales.

Nuevos métodos mejoran la efectividad de las intervenciones de salud móvil a través de un mejor análisis de datos.

Aprende a mejorar las estimaciones de la media usando la Información de Fisher y técnicas innovadoras.

Un estudio de SEG y SGDA para problemas de optimización en aprendizaje automático.

UTOPIA ofrece una forma confiable de crear intervalos de predicción más estrechos para mejorar las proyecciones.

Nuevos métodos mejoran las predicciones del comportamiento de los materiales bajo condiciones extremas.

Nuevas ideas mejoran el rendimiento predictivo en modelado estadístico.