Zobrazeno 1 - 10
of 68 417
pro vyhledávání: '"Logistic function"'
Autor:
Chiang, John
Privacy-preserving regression in machine learning is a crucial area of research, aimed at enabling the use of powerful machine learning techniques while protecting individuals' privacy. In this paper, we implement privacy-preserving regression traini
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.09955
Autor:
Chiang, John
In this manuscript, we extend our previous work on privacy-preserving regression to address multi-output regression problems using data encrypted under a fully homomorphic encryption scheme. We build upon the simplified fixed Hessian approach for lin
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2407.21187
We study model-based reinforcement learning with non-linear function approximation where the transition function of the underlying Markov decision process (MDP) is given by a multinomial logistic (MNL) model. We develop a provably efficient discounte
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2406.13633
Publikováno v:
Journal: Artificial Intelligence, Pages: 104115, Publisher: Elsevier, Year: 2024
Multiple Instance Learning (MIL) is a weakly supervised paradigm that has been successfully applied to many different scientific areas and is particularly well suited to medical imaging. Probabilistic MIL methods, and more specifically Gaussian Proce
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2403.14829
We study reinforcement learning with multinomial logistic (MNL) function approximation where the underlying transition probability kernel of the Markov decision processes (MDPs) is parametrized by an unknown transition core with features of state and
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2405.20165
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.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Mitrašinović, Aleksandar M.1,2 (AUTHOR) alex.mitrasinovic@utoronto.ca, Nešković, Jasmina3 (AUTHOR), Polavder, Svetlana3 (AUTHOR), Petković, Sandra3 (AUTHOR), Praštalo, Željko3 (AUTHOR), Labus, Nebojša2 (AUTHOR), Radosavljević, Milinko3 (AUTHOR)
Publikováno v:
Materials (1996-1944). Feb2024, Vol. 17 Issue 3, p728. 14p.
Publikováno v:
International Journal of Mining and Geo-Engineering, Vol 57, Iss 3, Pp 267-274 (2023)
Magnetic and gravity anomalies have spatially overlapping fingerprints from many buried sources that differ in shape, depth, density contrast, magnetization intensity, and direction. Geophysicists have developed a suite of image enhancement filter al
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/17df7bb139594590bb5d525a68707fcb