「62H30」カテゴリーアーカイブ

Valid Conformal Prediction for Dynamic GNNs

投稿日: 2024年5月30日 作成者: jarxiv

要約 グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) は、印象的な経験的パフォーマ … 続きを読む →

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Universal consistency of the $k$-NN rule in metric spaces and Nagata dimension. II

投稿日: 2024年3月21日 作成者: jarxiv

要約 我々は、完全分離計量空間における $k$ 最近傍 ($k$-NN) 学習規 … 続きを読む →

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Integrating Preprocessing Methods and Convolutional Neural Networks for Effective Tumor Detection in Medical Imaging

投稿日: 2024年2月27日 作成者: jarxiv

要約 この研究では、畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を使用した医療 … 続きを読む →

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Universal Lower Bounds and Optimal Rates: Achieving Minimax Clustering Error in Sub-Exponential Mixture Models

投稿日: 2024年2月26日 作成者: jarxiv

要約 クラスタリングは教師なし機械学習における極めて重要な課題であり、混合モデル … 続きを読む →

カテゴリー: 62B10, 62F12, 62H30, cs.LG, math.ST, stat.ML, stat.TH | Universal Lower Bounds and Optimal Rates: Achieving Minimax Clustering Error in Sub-Exponential Mixture Models はコメントを受け付けていません

Kernel KMeans clustering splits for end-to-end unsupervised decision trees

投稿日: 2024年2月20日 作成者: jarxiv

要約 ツリーは、比較的小さなデータセットで説明可能な予測を取得するのに便利なモデ … 続きを読む →

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Latent space configuration for improved generalization in supervised autoencoder neural networks

投稿日: 2024年2月14日 作成者: jarxiv

要約 オートエンコーダー (AE) は、入力を低次元の潜在空間 (LS) に投影 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, 62H35, 68T45, cs.CV, I.4 | Latent space configuration for improved generalization in supervised autoencoder neural networks はコメントを受け付けていません

Statistical exploration of the Manifold Hypothesis

投稿日: 2024年2月12日 作成者: jarxiv

要約 多様体仮説は、名目上高次元のデータが実際には高次元空間に埋め込まれた低次元 … 続きを読む →

カテゴリー: 62-08, 62G05, 62G20, 62H25, 62H30, 62R07, 62R20, 62R40, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Statistical exploration of the Manifold Hypothesis はコメントを受け付けていません

Information Leakage Detection through Approximate Bayes-optimal Prediction

投稿日: 2024年1月26日 作成者: jarxiv

要約 今日のデータ主導の世界では、公開情報の急増により情報漏洩 (IL) の課題 … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, 94A15, 94A60, cs.LG, G.3, stat.ML | Information Leakage Detection through Approximate Bayes-optimal Prediction はコメントを受け付けていません

Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks

投稿日: 2024年1月18日 作成者: jarxiv

要約 連続時間の動的ネットワーク データに対する新しい表現学習フレームワークであ … 続きを読む →

カテゴリー: 62H12 (primary), 62H30, cs.LG, stat.ME, stat.ML | Intensity Profile Projection: A Framework for Continuous-Time Representation Learning for Dynamic Networks はコメントを受け付けていません

Calibrated Adaptive Teacher for Domain Adaptive Intelligent Fault Diagnosis

投稿日: 2023年12月6日 作成者: jarxiv

要約 深層学習に基づくインテリジェント障害診断 (IFD) は、効果的で柔軟なソ … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, 68T07, cs.AI, cs.LG, eess.SP, I.2.6, stat.ML | Calibrated Adaptive Teacher for Domain Adaptive Intelligent Fault Diagnosis はコメントを受け付けていません