stat.ML」カテゴリーアーカイブ

Why Ask One When You Can Ask $k$? Two-Stage Learning-to-Defer to a Set of Experts

要約 学習学習(L2D)により、意思決定システムは、より有能なエージェントに不確 … 続きを読む

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Unifying Feature-Based Explanations with Functional ANOVA and Cooperative Game Theory

要約 摂動または勾配を使用した機能ベースの説明は、ブラックボックス機械学習モデル … 続きを読む

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Learning from Similar Linear Representations: Adaptivity, Minimaxity, and Robustness

要約 代表マルチタスク学習(MTL)は、実際に大きな成功を収めています。 ただし … 続きを読む

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Propagation of Chaos in One-hidden-layer Neural Networks beyond Logarithmic Time

要約 多項式幅ニューラルネットワークのダイナミクスとその無限幅の対応物との間の近 … 続きを読む

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An Empirically Grounded Identifiability Theory Will Accelerate Self-Supervised Learning Research

要約 自己教師の学習(SSL)は、多くの現在のAIシステムを強化しています。 研 … 続きを読む

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Rethinking Few-Shot Image Fusion: Granular Ball Priors Enable General-Purpose Deep Fusion

要約 画像融合タスクでは、プライアーとしての実際の融合画像が存在しないことは、基 … 続きを読む

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A Coding-Theoretic Analysis of Hyperspherical Prototypical Learning Geometry

要約 Hyperspherical Prototypical Learning( … 続きを読む

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Predictive Multiplicity in Survival Models: A Method for Quantifying Model Uncertainty in Predictive Maintenance Applications

要約 多くのアプリケーション、特に予測を含むアプリケーションでは、モデルはほぼ最 … 続きを読む

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Approximation Bounds for Transformer Networks with Application to Regression

要約 H \ ‘古い関数とソボレフ関数のトランスネットワークの近似能 … 続きを読む

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Leave-One-Out Stable Conformal Prediction

要約 コンフォーマル予測(CP)は、分布のない予測不確実性の定量化のための重要な … 続きを読む

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