Statistiques - Apprentissage automatique

Une nouvelle façon de détecter efficacement les changements dans différents flux de données.

Une nouvelle approche pour améliorer la prise de décision dans des environnements en évolution.

Cette étude évalue des méthodes pour prédire la durée de vie des machines et mesurer l'incertitude.

Un nouveau modèle améliore la représentation des données et la gestion de l'incertitude en utilisant des principes bayésiens.

Simplifier des problèmes complexes avec des modèles de substitution aide à faire des estimations rapidement.

Nouvelles idées pour améliorer la performance des réseaux de neurones graphiques.

Découvrez les fonctions continues par morceaux et leur rôle dans l'apprentissage en ligne.

Cet article parle des processus de décision markoviens robustes et de la complexité d'échantillonnage dans des environnements incertains.

Un aperçu des méthodes pour évaluer les prédictions des modèles sur des données inédites.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans la mesure des particules et la gestion des incertitudes.

Une méthode pour intégrer les idées des experts dans des modèles en utilisant des résultats observables.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation des relations causales avec des hypothèses moins restrictives.

Techniques pour regrouper avec précision des éléments similaires dans l'analyse de données.

Des recherches révèlent une nouvelle méthode pour comprendre la généralisation dans les réseaux de neurones.

Explorer la performance des DNN dans des modèles d'interaction non paramétriques à mesure que les dimensions augmentent.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la performance des modèles pour les groupes sous-représentés.

Équilibrer l'analyse des données médicales et la vie privée des patients en utilisant des techniques de données synthétiques.

Un aperçu de l'optimisation par champ moyen et son importance dans l'entraînement des modèles.

Améliorer les prévisions et la gestion de l'incertitude avec des réseaux de neurones bayésiens.

Une exploration de comment les réseaux de neurones profonds généralisent malgré le surapprentissage.

De nouvelles méthodes améliorent les prévisions d'énergie éolienne à long terme et l'efficacité.

Un aperçu de l'impact de la SGD sur les réseaux de neurones à deux couches.

Cet article examine comment les algorithmes peuvent s'adapter aux changements dans les préférences des utilisateurs.

Une nouvelle méthode pour créer des ensembles de prédiction dans l'apprentissage fédéré tout en garantissant la confidentialité.

HoroSVM propose une classification améliorée pour les données hiérarchiques en utilisant des horosphères.

De nouvelles méthodes visent à améliorer l'analyse de données à haute dimension en utilisant des techniques statistiques.

RCIG améliore la distillation des ensembles de données, rendant l'apprentissage machine plus efficace et précis.

De nouvelles méthodes améliorent les prédictions en utilisant la régression par crête de noyau dans l'éducation et d'autres domaines.

GFlowNet-EM améliore l'apprentissage à partir de données avec des variables cachées en utilisant des méthodes d'échantillonnage innovantes.

Un aperçu des concepts d'apprentissage PAC et de leurs implications pratiques en apprentissage automatique.

Explorer les améliorations des modèles de Markov cachés et leurs applications.

Un aperçu des réseaux de neurones profonds et de leur dynamique d'apprentissage.

Explorer l'intersection de la mécanique quantique et de l'apprentissage automatique.

Les DDOs élargissent les modèles de diffusion aux espaces fonctionnels pour des applications de données complexes.

Une nouvelle méthode vise à garantir l'équité dans la détection du langage toxique en ligne entre les groupes.

Explorer l'interaction entre la simplicité du modèle et la précision d'entraînement avec des données bruyantes.

Explorer comment les modèles de diffusion génèrent des images, de la musique et du texte.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation de fonctions complexes en utilisant l'apprentissage profond.

Un nouveau modèle de transformateur utilisant la mémoire associative pour un meilleur traitement.

Un regard approfondi sur comment les modèles de diffusion apprennent à partir de structures de données plus simples.