Statistiques - Apprentissage automatique

Le modèle ProFITi prédit des résultats à partir de séries temporelles échantillonnées de manière irrégulière.

Un regard plus profond sur comment les flux basés sur le couplage modélisent des distributions de données complexes.

Un ensemble de données conçu pour tester des modèles d'apprentissage automatique sous des facteurs de confusion changeants.

Explorer comment les réseaux de neurones peuvent prédire avec précision sur des données jamais vues.

Une nouvelle méthode pour un échantillonnage efficace des données à partir de distributions complexes.

Utiliser des pertes approximatives et des sorties anticipées pour optimiser le temps d'entraînement des modèles.

Cet article explore une méthode pour stabiliser des modèles génératifs en utilisant des données synthétiques.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision pour plusieurs agents dans des environnements incertains.

Examiner comment les réseaux de neurones graphiques prédisent efficacement des données invisibles.

Apprends comment le CPP gère les incertitudes dans l'optimisation pour de meilleures prises de décision.

Un aperçu détaillé de l'évaluation des algorithmes et de l'évaluation des performances des modèles.

Cet article parle des techniques d'échantillonnage à partir de modèles à champ moyen dans des systèmes complexes.

Apprends comment la calibration isotopique causale améliore les prédictions des effets des traitements dans différents domaines.

Explore comment Adam améliore l'entraînement des modèles de deep learning et surpasse la descente de gradient.

Explorer comment les symétries dans les fonctions de perte influencent la dynamique de l'AGD pendant l'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'apprentissage fédéré en utilisant des stratégies de mise à jour des clients.

Examinant la capacité des LLMs à résoudre des problèmes mathématiques, surtout l'arithmétique modulaire.

Un aperçu des techniques d'évaluation hors politique et de leur pertinence dans la prise de décision.

VCoTTA améliore l'adaptation de l'apprentissage automatique avec une gestion efficace de l'incertitude.

Explorer les inexactitudes des grands modèles de langue et leurs implications.

Explorer des méthodes pour partager des infos en toute sécurité dans les discussions de groupe.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de diffusion en utilisant l'estimation des scores des voisins les plus proches.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et le gain d'infos dans la conception expérimentale.

Apprends comment les modèles de cohérence améliorent la vitesse et la qualité de génération de données.

Une nouvelle approche pour comprendre les interactions complexes entre les variables dans les données.

Un nouveau modèle améliore la compréhension des relations entre les variables en utilisant des techniques d'apprentissage supervisé.

Cet article parle de comment la symétrie influence l'optimisation et la prise de décision dans différents domaines.

De nouvelles méthodes améliorent la prise de décision en apprentissage par renforcement grâce à de meilleures prédictions de résultats.

Présentation d'un solveur basé sur les scores pour des problèmes complexes en haute dimension.

Une nouvelle méthode améliore efficacement la calibration dans la classification multi-classe.

Examiner les rendements d'apprentissage des algorithmes à queues lourdes et leurs propriétés de généralisation.

Cet article parle du flux de gradient stochastique et de son impact sur l'apprentissage des modèles.

Examiner comment les interactions stratégiques influencent les performances des modèles de machine learning.

Analyse des méthodes de classement influencées par des comparaisons adversariales.

Une nouvelle méthode vise à équilibrer les résultats de santé primaires et secondaires dans le traitement.

Un aperçu des nouveaux classifyers qui améliorent l'analyse des données grâce aux distances de Mahalanobis.

Des algorithmes innovants utilisent des données publiques pour protéger la vie privée dans l'analyse des données.

Explorer comment la profondeur du réseau impacte l'apprentissage et la généralisation en IA.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision pour les agents d'apprentissage par renforcement.

La recherche montre comment les minima plats sont liés à de meilleures performances du modèle sur des données invisibles.