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搜索结果 - 6
纵向随访中罕见事件的预测模型和重采样方法
研究模型构建和重要性采样对长期随访研究中稀有事件预测的影响及其验证方法
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a year ago
面向分布式特征的通信高效的协作学习框架
提出一种协作学习框架，允许多方共同构建模型而不暴露其原始数据或模型参数，并通过 Federated Stochastic Block Coordinate Descent 算法来减少通信轮数，该方法在各种任务和数据集上得到了验证。
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5 years ago
ACL
基于特征归因和先验知识的文本分类方法
该论文提出了一种将特征规定融入机器学习模型建立的目标函数的方法，以解决文本分类中的偏见和数据稀缺性问题，并通过实验证明其有效性。
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5 years ago
联邦深度强化学习
本文提出了一种新的深度强化学习框架 FedRL，旨在联邦地建立高质量的代理模型，其中考虑到其隐私，并通过利用高斯微分来保护数据和模型的隐私。在 Grid-world 和 Text2Action 领域的实验中，该框架与各种基线模型进行了比较。
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5 years ago
AAAI
深度神经网络的敏感性分析
本文提出了一种新的扰动流形及其关联的影响度量方法，通过该方法可以量化各种扰动对 DNN 分类器的影响，主要应用于四个模型构建任务：检测异常值、分析模型体系结构的敏感性、比较训练和测试集之间的网络敏感性以及定位易受攻击的区域。实验证明，该方法
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5 years ago
贝叶斯工作流中的可视化
贝叶斯数据分析是一个包含模型构建、推断、检验、评价和扩展的迭代过程，可利用贝叶斯可视化技术在诸多阶段中提供帮助并且不可或缺，尤其是在从所使用的现代高维模型中进行推断时。
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7 years ago
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