Statistiques - Apprentissage automatique

Des avancées récentes lient les fonctions cérébrales à des modèles de réseaux neuronaux pour une meilleure compréhension.

Amélioration des méthodes d'inférence pour les systèmes complexes en utilisant les GPSSM.

Examen de la continuité de Lipschitz et son rôle dans la performance et la robustesse des réseaux de neurones.

Explore des méthodes pour des prédictions fiables en apprentissage automatique à travers des ensembles de confiance.

Une étude sur des méthodes d'échantillonnage efficaces utilisant les flux de gradient pour des applications variées.

Un aperçu du risque excessif et de la minimisation du risque empirique avec des pertes exp-concaves.

Une nouvelle méthode simplifie l'apprentissage infomin tout en garantissant l'équité des prédictions.

Cet article parle des techniques pour gérer les données manquantes afin d'avoir une analyse précise.

Une nouvelle méthode estime les effets à long terme en utilisant des données expérimentales et d'observation.

Améliorer les méthodes de classification pour de meilleurs résultats en santé et développement de médicaments.

SurvLIMEpy améliore l'interprétabilité des modèles d'analyse de survie grâce à l'importance des caractéristiques.

Un nouveau modèle améliore la façon dont les données sont générées en comprenant les facteurs causaux.

Examiner les défis et les solutions au biais dans la technologie de génération de visages.

Les modèles de diffusion changent la manière dont les images et les médias sont créés en utilisant des modèles de données.

Une méthode pour améliorer l'équité dans la prédiction de liens dans les GNN.

Un nouveau modèle VAE améliore la création de données synthétiques tout en garantissant la confidentialité.

Explore les Flots Normalisés et leur impact sur l'analyse de données complexes.

Une nouvelle approche aide à identifier la discrimination dans les systèmes de prise de décision automatisés.

Un aperçu des méthodes de traitement des données pour améliorer les résultats des modèles prédictifs.

Cette étude améliore les méthodes d'échantillonnage à partir de distributions complexes en utilisant des idées de divergence KL.

Cette étude examine le rôle de la moyenne de Karcher dans les matrices semi-définies positives et l'apprentissage distribué.

Une approche ciblée pour améliorer la précision de l'inférence variationnelle.

Un nouvel algorithme pour estimer les transformations malgré les erreurs de données.

Améliorer la prédiction conforme en utilisant l'apprentissage auto-supervisé pour de meilleures estimations d'incertitude.

Un aperçu de comment l'apprentissage de structure bayésienne améliore la modélisation des données.

Les chercheurs explorent de nouvelles méthodes pour analyser les données de survie en utilisant des techniques d'apprentissage automatique.

VaLLA améliore les prédictions en fournissant des estimations d'incertitude fiables dans les réseaux de neurones profonds.

Examiner l'intersection entre la confidentialité différentielle et les défis d'optimisation.

Les techniques pour identifier les caractéristiques importantes dans des ensembles de données complexes sont essentielles.

Une nouvelle méthode pour gérer des systèmes avec des délais et une collecte de données irrégulière.

SCS aide à identifier quels patients profitent des traitements, améliorant les soins.

Apprends à connaître l'UST, une méthode pour comparer des données avec des masses totales différentes sur des graphiques.

La recherche sur des calculs d'attention plus rapides améliore l'efficacité de la modélisation du langage.

Lasso aide à identifier les données importantes dans des ensembles de données complexes.

Un aperçu des méthodes et théories derrière le matching de ensembles à ensembles.

Les systèmes d'IA pour les recommandations d'emploi doivent être justes et sans préjugés.

Apprends comment la calibration améliore les prédictions des effets des traitements en santé.

Combiner des U-statistiques avec une inférence variationnelle pondérée par l'importance améliore la fiabilité des estimations.

Les avancées en recherche pour générer des images synthétiques tout en protégeant la vie privée des données personnelles.

Ce papier parle de l'inférence variationnelle hybride par gradient naturel pour des modèles complexes.