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神经网络的语法与语义线性抽象及细化
抽象是一种关键的验证技术，可提高可伸缩性。然而，神经网络领域对抽象的使用迄今极其有限。本研究提供了一个更灵活的框架，可以通过其他神经元的线性组合替换神经元，从而改善减少。我们在句法和语义抽象上应用这种方法，并进行实证实现和评估。此外，我们引
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a year ago
使用循环神经网络预测药物分子的副作用
使用简单循环神经网络的启发式方法可以在保持性能的同时减少 98% 的参数数量，以解决化合物合成过程中鉴定副作用的困难问题。
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a year ago
将对抗性鲁棒学习降至非鲁棒 PAC 学习
通过将对抗性鲁棒学习简化到标准的 PAC 学习问题，即仅使用黑盒非鲁棒性学习器学习鲁棒性预测器的学习复杂度，我们提供了一个降低学习复杂度的方法，并证明了其数学上的正确性。同时，我们也给出了一个必要的下界。
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4 years ago
介于 $k$- 中位数和 $k$- 中心点之间的插值算法：针对有序 $k$- 中位数的近似算法
研究了一种叫做有序 k - 中位数的问题，并提出了一种（18+ε）- 近似算法，该算法结合了广义松弛和原始对偶模式，并使用了 Aouad 和 Segev 的枚举过程。对于特殊情况的 {0,1} 权重，提出了一种新颖的规约方法，并得到了一个干
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7 years ago
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