discrepancy | BriefGPT - AI 论文速递

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消息传递蒙特卡罗：通过图神经网络生成低差异点集
利用几何深度学习和基于图神经网络的工具，生成一种名为 Message-Passing Monte Carlo (MPMC) points 的新型低差异点集，其在科学和工程等领域具有重要的应用价值，并通过实验证明该方法在性能上超过了以往的方法
PDFa month ago
AAAI逻辑回归的可证明准确性随机抽样算法
在统计学和机器学习领域，逻辑回归是一种广泛应用于二分类任务的监督学习技术。本研究提出一种基于随机抽样的简单算法，针对逻辑回归问题，确保对模型的预测概率和整体差异都能得到高质量的近似。研究分析了当采用杠杆得分对观测数据进行抽样时，逻辑回归的预
PDF4 months ago
MCDAL：用于主动学习的最大分类器差异性
提出了一种新的主动学习框架 MCDAL，利用多个分类器的预测不一致性来进行样本采集，使用分类器不一致性作为主动学习采集函数，优于 GAN 等现有方法。
PDF3 years ago
AAAI基于源导向差异的无监督领域自适应
我们提出了一种新的度量源域和目标域之间差异的度量器称为 S-disc，利用源域标签计算效率和计算误差均有所提升，可用于比现有方法更紧密的推广误差界和提供更好的实验结果。
PDF6 years ago
基于差异的自适应顺序分区密度估计
提出一种非参数方法，使用不连续方法将一段给定范围上未知的连续概率密度函数近似成为分段常数函数，并使用偏差度量描述分继过程以控制二叉分区。该算法简单高效，且有可证明的收敛速率，其在密度估计等广泛任务上的应用效果得到了实证验证。
PDF10 years ago
有界原始 Shatter 维度集合系统的尺寸敏感差异界限
本文研究了集合系统的偏差，给出了偏差上限的颜色边涂法，进一步推广了此方法的应用范围。
PDF11 years ago
漂移分布学习的新分析和算法
利用差异的理念，我们对批处理情景下学习漂移分布的问题进行了新的分析，并证明了基于假设集和分布的差异的 Rademacher 复杂度的学习界限，包括漂移 PAC 情景和跟踪情景。我们提出了一种新算法，利用这些学习保证，我们展示了该算法可以被
PDF12 years ago
走在边缘上的建设性差异最小化
本文介绍了一个新的随机算法 — 边行走算法，用于寻找松散套的一个例子，这个算法的分析仅仅使用基本的线性代数，是一个新定理的证明，证明了 Spencer 定理和部分着色引理。
PDF12 years ago
一种更尖锐的选举后审计差异度量
本文旨在使用最大相对超支差（MRO）来推断是否出现错误，当全手动计数的条件下的 MRO 小于 1 时，选举结果必须与表面结果一致，对于 2006 年明尼苏达州的联邦参议员选举使用 MRO 测试的 P 值为 4.05％，是 Stark 发现的
PDF16 years ago