machine learning classifier | BriefGPT

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在阴影中起舞：利用模糊性实现更公平的分类器
该文介绍了一种新的方法，用于增强在只部分了解敏感信息的情况下的算法公正性。我们建议利用对于敏感属性而言身份不确定的实例来训练传统的机器学习分类器。分类器的最终预测中观察到的公平改善，突出了优先考虑模糊性（即非规范性）以提高现实世界分类任务中
PDF7 days ago
量子 GAN 的守护者
训练和推断量子机器学习模型的需求不断增长，为此我们提出了一种水印技术，利用在 qGAN 的训练阶段嵌入的噪声特征作为一种非侵入式的水印，用来追踪训练所使用过的具体量子硬件，从而提供强有力的所有权证明，并开发了一个机器学习分类器来提取这个水印
PDF2 months ago
关于利用 DCT 统计量进行裁剪检测的探索
通过离散余弦变换 (DCT) 导出的频率成分的研究已被广泛应用于图像分析。最近观察到这些成分可以对图像的生命周期提供重要信息，但尚无研究专注于它们与图像的源分辨率之间的分析。本研究调查了一种新的图像分辨率分类器，该分类器采用 DCT 统计数
PDF3 months ago
基于时间逻辑模式的面向结果的处方式过程监控
提出了一种基于结果导向的 Prescriptive Process Monitoring 系统，该系统使用线性时间逻辑来定义活动之间的时间关系，通过训练机器学习分类器来预测目标结果，并在运行时返回最显著的时间模式。
PDF2 years ago
COVID-19 和智能手机：基于 BLE 的智能接触追踪
本论文提出了一种智能接触追踪系统，使用智能手机的蓝牙低功耗信号和机器学习分类器来准确快速地确定接触人员，并保障用户匿名，使用其社交距离规则并进行实时警报。
PDF4 years ago
WWWTwitter 自动账户的词汇分析
本文探究社交机器人与真实账户之间的语言差异，提出的词汇丰富度、词汇复杂度和表情符号分布等识别特征，可以有效地用于机器学习模型的训练和社交机器人识别。
PDF6 years ago
AttriGuard: 通过对抗式机器学习实现属性推断攻击实用防御
该研究提出了一种新的隐私保护技术，通过使用干扰攻击来保护用户的隐私信息免遭基于机器学习分类器的信息泄露攻击，该方法有效降低了用户公开信息的隐私损失。
PDF6 years ago
关于算法决策中的公正性、多样性和随机性
在二元决策过程中，一个机器学习分类器取代了多个人类，并引发了问题，我们讨论了在决策过程中多样性的损失。我们研究了在关注公平学习的情况下使用随机分类器集合而不是单个分类器可能带来的潜在好处，并展示了各种有吸引力的属性：（i）一组公平的分类器可
PDF7 years ago
脉冲星候选体筛选五十年：从简单滤波到新的基于原则的实时分类方法
提出一种新的基于树形机器学习分类器（GH-VFDT）的方法，用于指定候选集并快速挑选更有可能是天体物理起源的脉冲星，此方法可在 15 秒内处理数百万个候选者。由此方法已在 LOTAAS 数据中发现了 20 个新的脉冲星，为 SKA 的数据处
PDF8 years ago
基于学习的有限反馈多用户 MIMO-OFDM 自适应传输
本文针对多天线、多用户系统中链路自适应的问题，提出了一种数据驱动的多用户 MIMO OFDM 系统的链路自适应方法，其中引入了机器学习分类器来选择调制和编码方案，并使用新的估计方法来估计由有限反馈引起的未知用户间干扰，通过贪心算法使用可负担
PDF11 years ago