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搜索结果 - 4
用于实际 LIGO 数据的卷积神经网络信号检测
近期，机器学习算法用于解决重力波探测器数据中的信号搜索问题，本研究描述了 TPI FSU Jena 团队的参赛作品及其改进版，并将算法应用于真实的 O3b 数据以检测 GWTC-3 目录中的相关事件。
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5 months ago
ICLR
GInX-Eval：面向图神经网络解释的分布内评估
采用 GInX-Eval 评估程序，本研究揭示了解释性方法的限制，并提供了新的见解；结果表明，包括基于梯度的方法在内的许多流行方法产生的解释并不优于将边界随机选择为重要子图，这对当前领域的研究成果提出了质疑。
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9 months ago
Nerfbusters: 从非正式捕获的 NeRFs 中消除幽灵伪影
该研究提出了一种新的数据集和评估程序，利用 3D 扩散方法和基于密度的分数蒸馏采样损失来避免 NeRF 优化过程中的呈现伪像和错误几何图形问题。使用这种数据驱动的先验方法可以去除浮动物并改善场景几何结构。
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a year ago
AAAI
公正的森林：正则化树归纳以最小化模型偏差
本文首次开发了一种公平决策树归纳技术，即 “公平森林”，旨在解决机器学习算法中可能存在的公正性问题，并比其他替代方案提供了更高的准确性和公平性。作者还引入了针对多项和连续属性的新公平度量，并提出了一种全新的评估算法的评估方法，该方法考虑到整
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7 years ago
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