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不要按按钮！探究机器学习和迁移学习中的数据泄漏风险
这篇论文研究了机器学习中的一个关键问题 —— 数据泄漏，讨论了数据泄漏的分类，探讨了它与特定任务的关系，研究了其在迁移学习中的发生，并将传统归纳式机器学习与转导式机器学习框架进行了比较，最后强调了解决数据泄漏对于稳健可靠的机器学习应用的重要
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5 months ago
机器学习与先进机器人操纵
自动化行业、机器人操纵器臂、机器学习方法、实际操纵任务和机器学习应用是该论文的关键词，并对最近的发展趋势进行了综述。
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9 months ago
机器学习在医疗领域的应用：现状和未来发展方向
通过快速处理能力，检测易被忽视的隐藏模式使得机器学习 (Machine Learning, ML) 在今天的医疗系统中不可或缺。本研究的目标是在不同医疗领域简洁有效地收集 ML 应用，并以表格形式提供相关参考文献和描述，以便立即获取必要信息
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a year ago
使用费舍尔信息界定保护隐私的实例编码的可逆性
本文提出了一种理论上合理的基于 Fisher 信息的个体编码隐私度量方法，并通过理论和经验证明了该方法可以简单应用来限制编码的可逆性，为底层的 ML 应用程序提供有限的隐私风险。
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a year ago
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