Statistica - Apprendimento automatico

Scopri come la normalizzazione del batch migliora la velocità di addestramento e le prestazioni del modello.

Scopri come migliorare l'addestramento delle reti neurali grafiche e evitare i problemi più comuni.

Una nuova prospettiva per capire l'errore di generalizzazione negli algoritmi di apprendimento automatico.

Uno sguardo a come l'SGD minimizza efficientemente le funzioni usando il campionamento casuale.

Un approccio moderno per migliorare l'analisi dei dati spaziali usando metodi di machine learning.

Un nuovo metodo migliora la selezione delle variabili nei modelli di analisi di sopravvivenza.

Un nuovo metodo aumenta l'affidabilità nei modelli di deep learning affrontando l'incertezza predittiva.

Nuove scoperte migliorano i limiti PAC-Bayes per una valutazione migliore delle prestazioni degli algoritmi.

Uno sguardo a come l'addestramento avversariale migliora la robustezza dei modelli di machine learning.

Esplorare come gli esponenti di Lyapunov a tempo finito rivelino la sensibilità delle reti ai cambiamenti di input.

Analizzando l'efficienza di memoria e query negli algoritmi di ottimizzazione convessa randomizzati.

L'algoritmo ICE migliora le performance nella classificazione lineare per settori critici.

Scopri il Dynamic Sparse Training e i vantaggi per l'efficienza delle reti neurali.

Un framework per migliorare le previsioni usando l'astensione contro i dati fuorvianti.

Impara metodi per gestire in modo efficiente dati funzionali complessi.

I metodi di inferenza causale si evolvono per affrontare le sfide in sanità, istruzione e e-commerce.

Esaminare come i modelli overparametrizzati possono imparare e generalizzare in contesti multiclass.

Esaminando la perdita Lipschitz a radice quadrata per migliorare le prestazioni dell'algoritmo di apprendimento con dati rumorosi.

Nuovo approccio migliora le prestazioni delle GNN su relazioni complesse nei dati.

Questo articolo esamina il bias nelle previsioni assicurative e soluzioni per un trattamento equo.

GLRU ottimizza gli aggiornamenti dei modelli di machine learning per set di dati in cambiamento.

Esplorare le capacità di memorizzazione e generalizzazione delle reti neurali quantistiche.

Un nuovo metodo migliora i modelli di previsione usando dati strutturati.

Un metodo per trasformare dati complessi in distribuzioni simili a gaussiane per un'analisi più semplice.

Nuovo framework di previsione flessibile migliora l'accuratezza nel prevedere la generazione di energia.

I ricercatori migliorano i calcoli delle differenze di energia con il machine learning per studi molecolari.

Un nuovo metodo migliora la chiarezza nell'analizzare dati funzionali multivariati complessi.

Nuovi metodi di classificazione per dati HDLSS difficili senza riduzione dimensionale.

G-TRACER migliora la generalizzazione dei modelli di deep learning grazie a tecniche incentrate sulla stabilità.

Una nuova metrica migliora la precisione e la chiarezza delle previsioni del modello.

Un nuovo metodo per migliorare l'accuratezza della regressione lineare nonostante la variabilità dei dati.

Esplorare come i dati pubblici possono migliorare i modelli di machine learning che preservano la privacy.

La ricerca esplora modelli in dataset complessi usando tecniche della fisica statistica.

WGR migliora le tecniche di regressione per previsioni di risultato migliori.

BatchGFN migliora l'apprendimento attivo in batch selezionando in modo efficace i punti dati utili.

Questo articolo parla del metodo di campionamento Restart nei modelli generativi.

Un metodo per chiarire le previsioni del machine learning usando grafi causali.

Questo articolo parla del ruolo degli ensemble nel migliorare le previsioni di dati a più passaggi.

Esplora come la privacy differenziale protegga i dati individuali durante l'analisi collettiva.

Esplorare algoritmi efficienti per prendere decisioni in scenari di ricompensa incerta.