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ICML
MaSS: 多属性选择性压制从信息论的角度实现数据的保用变换
我们提出了一个形式化的信息论定义,设计了一个可学习的数据转换框架,能够选择性地抑制目标数据集中的敏感属性,同时保留其他有用属性,无论其是否事先已知或明确注解以便保留。通过对多种模态的数据集进行全面的实验评估,包括人脸图像、语音音频片段和人体
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a month ago
机器学习中伪随机数生成器的可重现性、能效和性能比较研究:Python、NumPy、TensorFlow 和 PyTorch 实现
研究探讨在机器学习语言、库和框架中所采用的领先伪随机数生成器(PRNGs)相对于原始 C 实现的 PRNG 算法是否具有统计质量和数值可复现性,并评估了其时间效率和能源消耗,发现机器学习技术在时间性能和能源消耗方面与 C 实现相当,但无法在
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5 months ago
信任 AI 与可信机器学习技术之间的关系
本研究提供了一种系统的方法来将社会科学信任概念与建立在人工智能服务和产品上使用的机器学习技术相关联,探讨了四种类别的机器学习技术 (公平性、可解释性、可审计性和安全性) 如何影响人们的信任,并介绍了在 AI 系统生命周期的不同阶段建立信任的
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5 years ago
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