月別アーカイブ: 2023年2月

Benchmarking energy consumption and latency for neuromorphic computing in condensed matter and particle physics

要約 科学計算の多くの分野でますます普及している人工ニューラル ネットワーク ( … 続きを読む

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Understanding new tasks through the lens of training data via exponential tilting

要約 最新のトレーニング データセットのサイズが大きいにもかかわらず、機械学習モ … 続きを読む

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Minimax-Bayes Reinforcement Learning

要約 ベイジアン意思決定理論のフレームワークは、不確実性の下での意思決定の問題に … 続きを読む

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A Statistically-Based Approach to Feedforward Neural Network Model Selection

要約 フィードフォワード ニューラル ネットワーク (FNN) は、加重合計と非 … 続きを読む

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Heterogeneous Datasets for Federated Survival Analysis Simulation

要約 生存分析は、集団で発生する関心のあるイベントの時間モデリング手法を研究しま … 続きを読む

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A General-Purpose Transferable Predictor for Neural Architecture Search

要約 ニューラル アーキテクチャのパフォーマンスを理解し、モデル化することは、N … 続きを読む

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Valid Inference for Machine Learning Model Parameters

要約 機械学習モデルのパラメーターは、通常、一連のトレーニング データの損失関数 … 続きを読む

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Robust Mean Estimation Without a Mean: Dimension-Independent Error in Polynomial Time for Symmetric Distributions

要約 この作業では、モーメント境界なしで分布の平均/位置パラメーターをロバストに … 続きを読む

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Heterogeneous Treatment Effect Estimation using machine learning for Healthcare application: tutorial and benchmark

要約 標的疾患に対する新薬の開発は、時間と費用がかかる作業であり、ドラッグリパー … 続きを読む

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Improving Pareto Front Learning via Multi-Sample Hypernetworks

要約 パレート フロント学習 (PFL) は、与えられたトレードオフ ベクトルか … 続きを読む

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