Statistiques - Apprentissage automatique

Examiner l'émergence des caractéristiques dans les modèles de génération d'images et de son.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'apprentissage par renforcement grâce à une estimation précise du gradient de la politique.

Une nouvelle méthode améliore la détection OOD en se concentrant sur les informations de gradient.

Une nouvelle approche de la régression utilisant des processus gaussiens en forme de fer à cheval pour une meilleure sélection de variables.

Une nouvelle méthode d'IA améliore la planification dans des environnements de tâches incertains.

Apprends comment les ingénieurs gèrent l'incertitude pour des designs plus sûrs.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de séries temporelles dans les industries de transformation.

Apprends comment le bruit à queue lourde améliore la vie privée dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une méthode efficace pour ajuster des modèles complexes en utilisant des données probabilistes.

Un aperçu des réseaux de Hopfield pour la reconnaissance de motifs et le stockage de mémoire.

Stratégies pour améliorer la performance du modèle face aux changements de distribution des données.

Une nouvelle méthode améliore la clarté dans l'analyse des interactions génétiques en utilisant l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la quantification de l'incertitude dans les DeepONets en utilisant l'inversion d'Ensemble Kalman.

Une nouvelle approche pour résoudre efficacement les modèles d'Ising en utilisant des réseaux de neurones.

Apprends comment les modèles de diffusion améliorent la qualité des images et des sons en réduisant le bruit.

Une méthode combinant l'opérateur de Koopman et des approches par noyau pour améliorer le contrôle des systèmes non linéaires.

Examiner les défis de performance rencontrés par les algorithmes invariants de rotation dans des scénarios de données bruyantes et rares.

Stratégies pour améliorer les autoencodeurs variationnels dans la gestion des ensembles de données incomplets.

Une nouvelle méthode réduit la complexité des données catégorielles hiérarchiques pour améliorer les prédictions.

Cet article explore comment la prédiction conforme améliore la prise de décision dans des environnements incertains.

Cet article examine les systèmes d'apprentissage en ligne et leurs défis face aux contraintes inconnues.

Comprendre l'impact des attaques adversariales sur les modèles de machine learning.

Cet article parle de l'utilisation de la classification pour les fonctions de valeur dans l'apprentissage par renforcement profond.

Explorer l'impact des données publiques sur la vie privée différentielle en apprentissage automatique.

De nouvelles techniques améliorent l'efficacité des modèles de diffusion pour les tâches génératives.

Une nouvelle approche pour améliorer la quantification de l'incertitude dans des données de séries temporelles multidimensionnelles.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation des simulations complexes en réduisant l'incertitude.

Apprends comment l'apprentissage contrastif améliore la prédiction et la planification des séries temporelles.

La PCA réduit la complexité des données tout en gardant les infos importantes dans différents domaines.

L'empilement améliore l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds en tirant parti des connaissances existantes.

Un nouveau cadre améliore la compréhension de l'optimisation bayésienne grâce aux valeurs de Shapley.

Explore de nouvelles méthodes pour mieux identifier les anomalies dans les données fonctionnelles.

Une nouvelle méthode pour estimer des relations indirectes dans des données complexes.

Cet article discute des méthodes efficaces pour estimer les paramètres dans des modèles basés sur des agents.

Explore comment le momentum booste l'efficacité dans l'entraînement des réseaux de neurones.

Les PNCs fusionnent les réseaux de neurones et les circuits probabilistes pour une meilleure prédiction et modélisation.

ALCORE simplifie l'analyse tensorielle pour gérer efficacement les données de comptage rares.

TreeDOX propose une approche plus simple pour prédire des systèmes chaotiques en utilisant des données passées.

L'étude examine comment les modèles quasi-interpolants se comportent sur des données jamais vues.

Des stratégies efficaces pour gérer l'incertitude dans les réseaux de neurones graphiques améliorent la fiabilité.