Zobrazeno 1 - 10
of 23
pro vyhledávání: '"Barsbey, Melİh"'
Autor:
Stutz, David, Cemgil, Ali Taylan, Roy, Abhijit Guha, Matejovicova, Tatiana, Barsbey, Melih, Strachan, Patricia, Schaekermann, Mike, Freyberg, Jan, Rikhye, Rajeev, Freeman, Beverly, Matos, Javier Perez, Telang, Umesh, Webster, Dale R., Liu, Yuan, Corrado, Greg S., Matias, Yossi, Kohli, Pushmeet, Liu, Yun, Doucet, Arnaud, Karthikesalingam, Alan
For safety, AI systems in health undergo thorough evaluations before deployment, validating their predictions against a ground truth that is assumed certain. However, this is actually not the case and the ground truth may be uncertain. Unfortunately,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2307.02191
Neural network compression has been an increasingly important subject, not only due to its practical relevance, but also due to its theoretical implications, as there is an explicit connection between compressibility and generalization error. Recent
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.08125
Recent studies have shown that heavy tails can emerge in stochastic optimization and that the heaviness of the tails have links to the generalization error. While these studies have shed light on interesting aspects of the generalization behavior in
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2206.01274
Computational models that accurately predict the binding affinity of an input protein-chemical pair can accelerate drug discovery studies. These models are trained on available protein-chemical interaction datasets, which may contain dataset biases t
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2107.05556
Neural network compression techniques have become increasingly popular as they can drastically reduce the storage and computation requirements for very large networks. Recent empirical studies have illustrated that even simple pruning strategies can
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2106.03795
We introduce a dynamic generative model, Bayesian allocation model (BAM), which establishes explicit connections between nonnegative tensor factorization (NTF), graphical models of discrete probability distributions and their Bayesian extensions, and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1903.04478
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
Journal of Computational Biology; Nov2023, Vol. 30 Issue 11, p1226-1239, 14p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.