「stat.ME」カテゴリーアーカイブ

Causal Analysis for Robust Interpretability of Neural Networks

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 ニューラル ネットワークの内部機能を解釈することは、これらのブラック ボッ … 続きを読む →

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Causal Falsification of Digital Twins

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 デジタルツインは多くのアプリケーションで大きな可能性を秘めていますが、安全 … 続きを読む →

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Individual Treatment Effects in Extreme Regimes

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 極端な治療法における個々の治療効果を理解することは、さまざまな介入に関連す … 続きを読む →

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Normalizing Flows for Interventional Density Estimation

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 因果推論のための既存の機械学習手法は、通常、潜在的な結果 (平均治療効果な … 続きを読む →

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Statistical Tests for Replacing Human Decision Makers with Algorithms

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、人工知能が人間の意思決定を改善できる統計的枠組みを提案します … 続きを読む →

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Low-complexity Multidimensional DCT Approximations

投稿日: 2023年6月21日 作成者: jarxiv

要約 この論文では、複雑さの低い多次元離散コサイン変換 (DCT) 近似を紹介し … 続きを読む →

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A Bayesian approach to uncertainty in word embedding bias estimation

投稿日: 2023年6月16日 作成者: jarxiv

要約 WEAT や MAC などの複数の尺度は、単語埋め込みに存在するバイアスの … 続きを読む →

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Class-Conditional Conformal Prediction With Many Classes

投稿日: 2023年6月16日 作成者: jarxiv

要約 標準的な等角予測方法では、限界カバレッジ保証が提供されます。これは、ランダ … 続きを読む →

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Differentiating Metropolis-Hastings to Optimize Intractable Densities

投稿日: 2023年6月14日 作成者: jarxiv

要約 確率モデルで推論を実行する場合、ターゲット密度が手に負えなくなることが多く … 続きを読む →

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Riemannian Laplace approximations for Bayesian neural networks

投稿日: 2023年6月13日 作成者: jarxiv

要約 ベイジアン ニューラル ネットワークは、多くの場合、重み事後分布をガウス分 … 続きを読む →

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