Statistica - Apprendimento automatico

Nuovi metodi per proteggere i dati sensibili da accessi non autorizzati nel machine learning.

Esplora come i dataset sintetici migliorano le prestazioni del machine learning e la selezione dei modelli.

Affrontare la sfida della privacy nelle decisioni basate sui dati per la salute.

Un nuovo algoritmo migliora l'efficienza del RL offline con strutture MDP a rango basso.

Esplorando come dimensioni di batch più grandi migliorano la privacy differenziale nel machine learning.

Un nuovo approccio alle metriche migliora l'efficienza dei test A/B e la presa di decisioni.

Gli algoritmi migliorano le strategie dei giocatori in ambienti di gioco incerti.

Questo studio esplora funzioni di attivazione adattive per migliorare le prestazioni del modello in scenari con pochi dati.

Un nuovo approccio migliora l'accuratezza delle previsioni affrontando i parametri di disturbo.

Ricerca su come il bias induttivo influisce sulle prestazioni del modello Transformer.

Questo articolo esplora come gli algoritmi di machine learning apprendono e applicano conoscenze a nuovi dati.

Esplorando nuovi metodi per migliorare i modelli di diffusione nella generazione di campioni di distribuzione complessi.

Un nuovo algoritmo migliora l'apprendimento delle relazioni complesse tra variabili usando i MAG.

Esaminando come i processi di Hawkes marcati illuminano le interazioni degli eventi nel tempo.

Esplorare il collegamento tra le matrici di peso e l'apprendimento delle caratteristiche nelle reti neurali.

Un nuovo modo per stimare gli effetti del trattamento tenendo conto dell'incertezza individuale.

Scopri come i modelli generativi basati su punteggio creano nuovi dati dal rumore.

Questo studio migliora la presa di decisioni in scenari di esplorazione limitata usando informazioni precedenti.

Metodi per prevedere dati non visti basati su campioni osservati.

Esaminando l'autoattenzione e la discesa del gradiente nei modelli transformer.

Una panoramica della capacità di memoria nelle macchine a comitato ad albero ampio e le sue implicazioni.

Questo articolo esplora come le macchine comitato ad albero gestiscono la capacità di memoria con attivazioni diverse.

SAGD-IV offre un approccio flessibile per analizzare le relazioni causali in set di dati complessi.

Esplorare metodi di privacy differenziale nel reinforcement learning per proteggere dati sensibili.

Un nuovo approccio per analizzare dati longitudinali con valori mancanti in vari settori.

Nuovi metodi migliorano l'affidabilità delle previsioni dell'IA, soprattutto in settori critici.

Un nuovo metodo migliora l'efficienza del campionamento per distribuzioni probabilistiche complesse.

Strategie per imparare efficacemente dai dati che dipendono da osservazioni precedenti.

Un'analisi dei Transformers e dei loro metodi di apprendimento autoregressivo nel contesto.

Esaminando l'addestramento avversariale per modelli di machine learning più forti contro gli attacchi.

Uno sguardo al ruolo della Kernel Logistic Regression nella previsione delle scelte umane.

Uno sguardo alle sfide nel fare previsioni in sistemi dinamici complessi.

Nuovo studio esamina il ruolo dell'apprendimento delle rappresentazioni nei compiti sui grafi.

Un nuovo metodo migliora la velocità e la qualità dei modelli di immagini generative.

Nuove tecniche migliorano l'efficienza della comunicazione nell'addestramento di modelli distribuiti.

Una panoramica dei metodi per imparare le strutture ad albero gaussiano e polytree.

Il modello ProFITi prevede risultati da serie temporali campionate in modo irregolare.

Uno sguardo più profondo su come i flussi basati sul coupling modellano distribuzioni di dati complesse.

Un dataset creato per testare modelli di machine learning sotto fattori confondenti che cambiano.

Esplorare come le reti neurali possano fare previsioni accurate su dati mai visti prima.