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monte carlo approach
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训练后的机器学习回归模型中不确定性传播的分析结果
机器学习模型在计量学应用中的可信度需要伴随确定性不确定性的量化,本文解决了经过训练 / 固定的机器学习回归模型中不确定性传播的挑战,提供了在特定输入数据分布和多种机器学习模型下,对模型输出均值和方差的解析表达式,并通过数值实验验证方法,与蒙
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3 months ago
零样本社交政治事件提取的 Monte Carlo 语言模型管道
本研究提出了一种新的细粒度、多阶段的生成式问答方法,利用蒙特卡洛方法克服生成式输出的随机性,并将其应用于事件抽取和演员关系提取领域,同时在自动内容提取数据集上表现较强。
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a year ago
关于解决离分布检测评估方案中的随机性的问题
本研究针对 Deep Neural Networks 对于训练集以外数据的表现会出现不可预测情况,提出 out-of-distribution detection 机制,并通过 Monte Carlo 方法推测性能,指出当前的 evalua
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2 years ago
一种集体学习框架以提高 GNN 表达能力
本文提出了一种基于集体学习和自监督学习的蒙特卡洛采样框架,用于将当前的 GNN 模型进行增强以实现节点分类,实验结果表明,该方法在五个真实世界的网络数据集上都取得显著的性能提升。
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4 years ago
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