月別アーカイブ: 2024年5月

Double Machine Learning for Static Panel Models with Fixed Effects

要約 因果推論の最近の進歩により、機械学習アルゴリズムの予測能力を利用する方法が … 続きを読む

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DemOpts: Fairness corrections in COVID-19 case prediction models

要約 新型コロナウイルス感染症(COVID-19)予測モデルは、リソースの割り当 … 続きを読む

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MGSER-SAM: Memory-Guided Soft Experience Replay with Sharpness-Aware Optimization for Enhanced Continual Learning

要約 ディープ ニューラル ネットワークは、継続学習 (CL) の分野における壊 … 続きを読む

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Constrained Learning for Causal Inference and Semiparametric Statistics

要約 因果関係の推定 (例: 平均的な治療効果) には、複雑な迷惑パラメータ ( … 続きを読む

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Tackling Distribution Shifts in Task-Oriented Communication with Information Bottleneck

要約 タスク指向通信は、タスク関連情報を抽出して送信し、通信オーバーヘッドと送信 … 続きを読む

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Generalization Bounds for Causal Regression: Insights, Guarantees and Sensitivity Analysis

要約 最近、因果的機械学習のために多くのアルゴリズムが提案されています。 しかし … 続きを読む

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ContourCraft: Learning to Resolve Intersections in Neural Multi-Garment Simulations

要約 近年、布地シミュレーションに対する学習ベースのアプローチがその可能性を示し … 続きを読む

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Improved classical shadows from local symmetries in the Schur basis

要約 古典的なシャドウ タスクのサンプルの複雑さを研究します。あるクラスの観測対 … 続きを読む

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Restoring balance: principled under/oversampling of data for optimal classification

要約 実世界のデータにおけるクラスの不均衡は、過小評価されている例で適切な一般化 … 続きを読む

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Wasserstein Gradient Boosting: A General Framework with Applications to Posterior Regression

要約 勾配ブースティングは、新しい基本学習器を各ステップでの残りの損失の勾配に適 … 続きを読む

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