I.2.m」カテゴリーアーカイブ

Pre or Post-Softmax Scores in Gradient-based Attribution Methods, What is Best?

要約 分類子として機能するニューラル ネットワークの勾配ベースの帰属手法では、ネ … 続きを読む

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FAIR-FATE: Fair Federated Learning with Momentum

要約 公平性を考慮した機械学習アルゴリズムが注目されつつある一方で、その焦点は集 … 続きを読む

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Classification of Stress via Ambulatory ECG and GSR Data

要約 ヘルスケアでは、ストレスを検出し、個人の精神的健康と幸福度を監視できるよう … 続きを読む

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Posterior Sampling for Deep Reinforcement Learning

要約 タイトル:深層強化学習のための事後サンプリング 要約: – 深 … 続きを読む

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Implementing Responsible AI: Tensions and Trade-Offs Between Ethics Aspects

要約 タイトル:アクセントストーリーの実施:倫理的側面の緊張とトレードオフ 要約 … 続きを読む

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Implementing Responsible AI: Tensions and Trade-Offs Between Ethics Aspects

要約 タイトル:「責任あるAIの実現:倫理的側面の矛盾とトレードオフ」 要約: … 続きを読む

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AI Ethics Principles in Practice: Perspectives of Designers and Developers

要約 タイトル:設計者と開発者の視点から見たAI倫理原則の実践 要約:様々なAI … 続きを読む

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Integrating Edge-AI in Structural Health Monitoring domain

要約 タイトル – 構造健全性監視領域におけるエッジAIの統合 要約 … 続きを読む

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Racial Bias in the Beautyverse

要約 この短い論文では、現在ソーシャル メディアで使用されているビューティー フ … 続きを読む

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Explaining Clinical Decision Support Systems in Medical Imaging using Cycle-Consistent Activation Maximization

要約 ディープニューラルネットワークを用いた臨床的意思決定支援は、着実に関心が高 … 続きを読む

カテゴリー: 62M45, cs.AI, cs.CV, cs.LG, eess.IV, I.2.m | Explaining Clinical Decision Support Systems in Medical Imaging using Cycle-Consistent Activation Maximization はコメントを受け付けていません