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朝向基本可扩展的模型选择：渐近快速更新和选择
深度学习技术的进步带来了每天都有新模型的情况，激发了对可扩展模型选择的研究。本研究旨在针对根本上更可扩展的模型选择，同时支持渐进快速更新和渐进快速选择。
PDFa month ago
定量双极论证图的贡献函数：基于原则的分析
我们提出了一种基于原则的分析方法，用于定量双极论证图中对一个论证对另一个论证的贡献的量化。这些引入的原则将不同贡献函数的直觉形式化，并且考虑了贡献函数的一般行为预期。由于没有一个被涵盖的贡献函数满足所有原则，我们的分析可以作为一个工具，根据
PDF6 months ago
将量子算法引入自动化机器学习：关于 QML 算法可扩展性的自动机器学习框架的系统回顾
本文描述了选择方法和分析现有的 AutoML 框架，以了解它们将量子机器学习算法纳入自动化求解方法的能力以及通过基准测试解决一组不同机器学习问题类型的工业用例的最重要特征。在此基础上，我们选择了 Ray 和 AutoGluon 作为适用的低
PDF9 months ago
分析性评估中的分配方案：申请人为中心的整体性或属性为中心的分段式？
本文研究了在众多应用场景中面临的难题：如何评估和选出申请人。作者提出了基于属性的评估和分配策略，并通过理论和实验方法进行了比较和分析，确定了两种方法之间的权衡和影响因素。
PDF2 years ago
IJCAI在线批准委员会选举
该研究考虑在候选人随时出现的情况下，通过投票选择或拒绝候选人，使用最大期望分数方法来计算委员会并评估其在代表选民方面的比例。
PDF2 years ago
语言变化中的进化力量
研究语言变化的机制，使用语料库分析了英语中三个语法变化，结果表明对于某些语言变化，我们可以拒绝随机漂移并选择选择性驱动力，但对于其他语言变化，这种情况并非如此。
PDF8 years ago
论证过程中的渐进性
该论文介绍了一个基于 Dung 框架的抽象论证系统，并提出了一个对论证中提出的观点进行渐进式选择的新方法，能够对不同水平的支持进行分区。
PDF13 years ago