「62H30」カテゴリーアーカイブ

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 →

カテゴリー: 62H30, cs.CV, eess.IV, I.4.9 | Integrating Preprocessing Methods and Convolutional Neural Networks for Effective Tumor Detection in Medical Imaging はコメントを受け付けていません

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

Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements

投稿日: 2023年11月23日 作成者: jarxiv

要約 このプロジェクトは、高度な自然言語処理 (NLP) 技術を通じて、オンライ … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, 68T01, 68T068T50, 68T50, 91C99, cs.AI, cs.CL, cs.CY, cs.LG, cs.SI, I.2.7 | Combatting Human Trafficking in the Cyberspace: A Natural Language Processing-Based Methodology to Analyze the Language in Online Advertisements はコメントを受け付けていません

Generalised Mutual Information: a Framework for Discriminative Clustering

投稿日: 2023年9月7日 作成者: jarxiv

要約 過去 10 年間のディープ クラスタリングにおける最近の成功には、正則化を … 続きを読む →

カテゴリー: 62H30, cs.AI, cs.IT, cs.LG, G.3, math.IT, stat.ME, stat.ML | Generalised Mutual Information: a Framework for Discriminative Clustering はコメントを受け付けていません