Zobrazeno 1 - 10
of 452
pro vyhledávání: '"Browne, James P."'
We present methods to serialize and deserialize tree ensembles that optimize inference latency when models are not already loaded into memory. This arises whenever models are larger than memory, but also systematically when models are deployed on low
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2011.05383
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Madhyastha, Meghana, Li, Percy, Browne, James, Strnadova-Neeley, Veronika, Priebe, Carey E., Burns, Randal, Vogelstein, Joshua T.
Geodesic distance is the shortest path between two points in a Riemannian manifold. Manifold learning algorithms, such as Isomap, seek to learn a manifold that preserves geodesic distances. However, such methods operate on the ambient dimensionality,
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1907.02844
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.
Machine learning has an emerging critical role in high-performance computing to modulate simulations, extract knowledge from massive data, and replace numerical models with efficient approximations. Decision forests are a critical tool because they p
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1806.07300
Autor:
Sally Okun, Morgan Hanger, Letitia Browne-James, Tara Montgomery, Gary Rafaloff, Johannes JM van Delden
Publikováno v:
Journal of Medical Internet Research, Vol 25, p e41095 (2023)
BackgroundPersonal information, including health-related data, may be used in ways we did not intend when it was originally shared. However, the organizations that collect these data do not always have the necessary social license to use and share it
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/af35ecc7c0754dd9b48a8cf4deb40be3
Autor:
Tomita, Tyler M., Browne, James, Shen, Cencheng, Chung, Jaewon, Patsolic, Jesse L., Falk, Benjamin, Yim, Jason, Priebe, Carey E., Burns, Randal, Maggioni, Mauro, Vogelstein, Joshua T.
Publikováno v:
Journal of Machine Learning Research 21(104), 1-39, 2020
Decision forests, including Random Forests and Gradient Boosting Trees, have recently demonstrated state-of-the-art performance in a variety of machine learning settings. Decision forests are typically ensembles of axis-aligned decision trees; that i
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1506.03410
Publikováno v:
Journal of Arthroplasty; 2024 Supplement 2, Vol. 39 Issue 9, pS26-S31, 6p
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.