Statistiques - Apprentissage automatique

Un aperçu des projections aléatoires de Rademacher pour un traitement de données efficace.

Explorez de nouvelles méthodes en modélisation générative pour une meilleure représentation des données.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de la covariance pour des stratégies d'investissement efficaces.

Un nouveau modèle pour mieux gérer les variables latentes continues en apprentissage machine.

Examiner la fiabilité et la validation des fonctions d'influence dans les modèles d'apprentissage profond.

Discuter du classement de consensus robuste pour maintenir l'exactitude dans des environnements de données défaillants.

Améliorer les intervalles de prévision en tenant compte de l'incertitude dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des agents en utilisant la symétrie dans les tâches.

Examiner l'équivalence des modèles dans le diagnostic des troubles d'apprentissage entre différents groupes.

Améliorer l'entraînement des réseaux neuronaux pour de meilleurs résultats en distribution d'électricité.

Un nouveau modèle aide à la prise de décision en gérant efficacement les combinaisons de traitement.

Cet article parle des principaux défis et des pistes de recherche en apprentissage profond.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage multitâche tout en évitant le transfert négatif.

Cette méthode améliore la précision du clustering, surtout quand les groupes varient en taille.

Un nouveau modèle d'apprentissage automatique améliore les calculs DFT pour de meilleures prévisions de matériaux.

Une nouvelle approche utilise le GCRL pour améliorer l'efficacité des modèles génératifs et la qualité des résultats.

De nouvelles techniques améliorent les estimations des paramètres dans des modèles statistiques complexes.

Cet article examine comment améliorer les algorithmes d'apprentissage en se concentrant sur les distributions de données.

Un nouveau modèle prédit des messages de données de conjonction pour des opérations satellites plus sûres.

Un aperçu de l'importance de protéger les données personnelles dans la technologie.

Examiner des méthodes pour améliorer les décisions de traitement en utilisant des données d'essai variées.

Un aperçu de la méthode de la Heavy Ball en optimisation pour améliorer la convergence.

PCA-Net combine PCA et les réseaux de neurones pour une meilleure analyse des données.

Cet article parle d'améliorer la robustesse des modèles face aux attaques adverses dans les données en streaming.

Une nouvelle approche pour améliorer la sécurité réseau grâce à une prévision d'activité améliorée.

Découvre comment qEUBO améliore la prise de décision grâce aux préférences des utilisateurs.

Exploration de l'apprentissage fédéré dans la prise de décision avec des bandits contextuels et la préservation de la vie privée.

Découvre comment Sparse Joint Shift gère efficacement les changements dans les distributions de données.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse des interactions dans des réseaux complexes.

Un aperçu des benchmarks NAS et leur impact sur la conception des réseaux de neurones.

Cet article parle de comment les bornes PAC-Bayésiennes améliorent les prévisions pour les systèmes LTI en utilisant des données finies.

Un aperçu de comment les machines apprennent à prendre des décisions sous incertitude.

La recherche vise à améliorer la représentation des données en utilisant des méthodes non linéaires et des structures temporelles.

Une nouvelle méthode pour optimiser l'apprentissage automatique tout en maintenant l'orthogonalité de manière efficace.

Explorer la sur-paramétrisation et les fonctions d'activation dans les réseaux de neurones et leur impact sur la performance.

Une méthode améliore la correction d'image pour les lentilles fisheye en utilisant des suppositions de grille urbaine.

Explorer des méthodes d'extragradient pour résoudre des problèmes d'optimisation complexes.

Présentation d'un nouveau modèle IRT qui améliore l'estimation des paramètres pour les évaluations.

Explore les dernières tendances en classification multi-classe et apprentissage en ligne.

Cet article propose une approche efficace pour apprendre des embeddings de données en machine learning.