Buchumschlag

Deep learning the Hurst parameter of linear fractional processes and assessing its reliability

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Boros, Dániel, Csanády, Bálint, Ivkovic, Iván, Nagy, Lóránt, Lukács, András, Márkus, László
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence 68T07
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Deep learning the Hurst parameter of linear fractional processes and assessing its reliability
von: Dániel Boros, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Parameter Estimation of Long Memory Stochastic Processes with Deep Neural Networks
von: Csanády, Bálint, et al.
Veröffentlicht: (2024)

$whittlehurst$: A Python package implementing Whittle's likelihood estimation of the Hurst exponent
von: Csanády, Bálint, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Marrying Compressed Sensing and Deep Signal Separation
von: Hickok, Truman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Features to Graphs: Exploring Graph Structures and Pairwise Interactions via GNNs
von: Yamchote, Phaphontee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Influence-Inspired Spectral Rotations for Extreme Low-Bit LLM Quantization
von: Pavlov, Gorgi
Veröffentlicht: (2026)

A Generalization Bound for a Family of Implicit Networks
von: Fung, Samy Wu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Attention Maps in 3D Shape Classification for Dental Stage Estimation with Class Node Graph Attention Networks
von: Buyukcakir, Barkin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep learning for autism detection using clinical notes: A comparison of transfer learning for a transparent and black-box approach
von: Leroy, Gondy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Optimizing MoE Routers: Design, Implementation, and Evaluation in Transformer Models
von: Harvey, Daniel Fidel, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Beyond Backpropagation: Exploring Innovative Algorithms for Energy-Efficient Deep Neural Network Training
von: Spyra, Przemysław
Veröffentlicht: (2025)

Generative Design of a Gas Turbine Combustor Using Invertible Neural Networks
von: Krüger, Patrick, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Centralized vs. Decentralized Multi-Agent Reinforcement Learning for Enhanced Control of Electric Vehicle Charging Networks
von: Shojaeighadikolaei, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ADAM: An AI Reasoning and Bioinformatics Model for Alzheimer's Disease Detection and Microbiome-Clinical Data Integration
von: Huang, Ziyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

The Boundaries of Verifiable Accuracy, Robustness, and Generalisation in Deep Learning
von: Bastounis, Alexander, et al.
Veröffentlicht: (2023)

A New Perspective on Drawing Venn Diagrams for Data Visualization
von: Csanády, Bálint
Veröffentlicht: (2026)

A Language Model-Driven Semi-Supervised Ensemble Framework for Illicit Market Detection Across Deep/Dark Web and Social Platforms
von: Yazdanjue, Navid, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LUST: A Multi-Modal Framework with Hierarchical LLM-based Scoring for Learned Thematic Significance Tracking in Multimedia Content
von: Luiz, Anderson de Lima
Veröffentlicht: (2025)

OPENXRD: A Comprehensive Benchmark Framework for LLM/MLLM XRD Question Answering
von: Vosoughi, Ali, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Pay Attention to What You Need
von: Gao, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Thanos: A Block-wise Pruning Algorithm for Efficient Large Language Model Compression
von: Ilin, Ivan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Comparative Analysis of Lightweight Deep Learning Models for Memory-Constrained Devices
von: Shahriar, Tasnim
Veröffentlicht: (2025)

Harnessing non-adversarial robustness in large language models
von: Zhou, Qinghua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Physics-consistent machine learning: output projection onto physical manifolds
von: Valente, Matilde, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SplInterp: Improving our Understanding and Training of Sparse Autoencoders
von: Budd, Jeremy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

LlamBERT: Large-scale low-cost data annotation in NLP
von: Csanády, Bálint, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Classification of Diabetic Retinopathy using Pre-Trained Deep Learning Models
von: Al-Kamachy, Inas, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Deep Learning and Transfer Learning Architectures for English Premier League Player Performance Forecasting
von: Frees, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ECALL: Expectation-calibrated learning for unsupervised blind deconvolution
von: Haltmeier, Markus, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Accuracy and stability of Artificial Neural Networks for HP-Splines frequency parameter selection
von: Bruni, Vittoria, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Forging GEMs: Advancing Greek NLP through Quality-Based Corpus Curation
von: Apostolopoulou, Alexandra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Agent-Centric Personalized Multiple Clustering with Multi-Modal LLMs
von: Chen, Ziye, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhancing Clinical Text Classification via Fine-Tuned DRAGON Longformer Models
von: Yang, Mingchuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Assessing local deformation and computing scalar curvature with nonlinear conformal regularization of decoders
von: Couéraud, Benjamin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Flow Matching on Symmetric Spaces
von: Ruscelli, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Embracing the black box: Heading towards foundation models for causal discovery from time series data
von: Stein, Gideon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Many Preferences, Few Policies: Towards Scalable Language Model Personalization
von: Kim, Cheol Woo, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Front-propagation Algorithm: Explainable AI Technique for Extracting Linear Function Approximations from Neural Networks
von: Viaña, Javier
Veröffentlicht: (2024)

Representation of the structure of graphs by sequences of instructions
von: Lopez-Rubio, Ezequiel
Veröffentlicht: (2025)

BrainDistill: Implantable Motor Decoding with Task-Specific Knowledge Distillation
von: Xie, Yuhan, et al.
Veröffentlicht: (2026)