Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Chong, Zan-Kai, Ohsaki, Hiroyuki, Goi, Bok-Min |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2403.01352 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Improve Cost Efficiency of Active Learning over Noisy Dataset
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2024)
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2024)
Collaborative Active Learning in Conditional Trust Environment
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2024)
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2024)
Tractable Asymmetric Verification for Large Language Models via Deterministic Replicability
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025)
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025)
Proof of Useful Intelligence (PoUI): Blockchain Consensus Beyond Energy Waste
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025)
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025)
LLM-Net: Democratizing LLMs-as-a-Service through Blockchain-based Expert Networks
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025)
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025)
The Silent Scholar Problem: A Probabilistic Framework for Breaking Epistemic Asymmetry in LLM Agents
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025)
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025)
Compiling Deterministic Structure into SLM Harnesses
par: Chong, Zan Kai, et autres
Publié: (2026)
par: Chong, Zan Kai, et autres
Publié: (2026)
Topology optimization of periodic lattice structures for specified mechanical properties using machine learning considering member connectivity
par: Matsuoka, Tomoya, et autres
Publié: (2024)
par: Matsuoka, Tomoya, et autres
Publié: (2024)
Improving Reward-Conditioned Policies for Multi-Armed Bandits using Normalized Weight Functions
par: Xu, Kai, et autres
Publié: (2024)
par: Xu, Kai, et autres
Publié: (2024)
Improved Regret of Linear Ensemble Sampling
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Harin, et autres
Publié: (2024)
Cost-Sensitive Multi-Fidelity Bayesian Optimization with Transfer of Learning Curve Extrapolation
par: Lee, Dong Bok, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Dong Bok, et autres
Publié: (2024)
Uncertainty Weighted Gradients for Model Calibration
par: Lin, Jinxu, et autres
Publié: (2025)
par: Lin, Jinxu, et autres
Publié: (2025)
Self-Improving Interference Management Based on Deep Learning With Uncertainty Quantification
par: Lee, Hyun-Suk, et autres
Publié: (2024)
par: Lee, Hyun-Suk, et autres
Publié: (2024)
LiLAW: Lightweight Learnable Adaptive Weighting to Learn Sample Difficulty & Improve Noisy Training
par: Moturu, Abhishek, et autres
Publié: (2025)
par: Moturu, Abhishek, et autres
Publié: (2025)
JUCAL: Jointly Calibrating Aleatoric and Epistemic Uncertainty in Classification Tasks
par: Heiss, Jakob, et autres
Publié: (2026)
par: Heiss, Jakob, et autres
Publié: (2026)
Sample Weight Averaging for Stable Prediction
par: Yu, Han, et autres
Publié: (2025)
par: Yu, Han, et autres
Publié: (2025)
A Simple Sparse Matrix Vector Multiplication Approach to Padded Convolution
par: Chaudhry, Zan
Publié: (2024)
par: Chaudhry, Zan
Publié: (2024)
Calibrated Uncertainty Sampling for Active Learning
par: Bui, Ha Manh, et autres
Publié: (2025)
par: Bui, Ha Manh, et autres
Publié: (2025)
Improving Thompson Sampling via Information Relaxation for Budgeted Multi-armed Bandits
par: Jeong, Woojin, et autres
Publié: (2024)
par: Jeong, Woojin, et autres
Publié: (2024)
Functional Interpolation for Relative Positions Improves Long Context Transformers
par: Li, Shanda, et autres
Publié: (2023)
par: Li, Shanda, et autres
Publié: (2023)
Improving the Weighting Strategy in KernelSHAP
par: Olsen, Lars Henry Berge, et autres
Publié: (2024)
par: Olsen, Lars Henry Berge, et autres
Publié: (2024)
Credal Two-Sample Tests of Epistemic Uncertainty
par: Chau, Siu Lun, et autres
Publié: (2024)
par: Chau, Siu Lun, et autres
Publié: (2024)
Understanding Uncertainty Sampling via Equivalent Loss
par: Liu, Shang, et autres
Publié: (2023)
par: Liu, Shang, et autres
Publié: (2023)
Asymmetric Duos: Sidekicks Improve Uncertainty
par: Zhou, Tim G., et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Tim G., et autres
Publié: (2025)
Exploring Unknown Social Networks for Discovering Hidden Nodes
par: Tsugawa, Sho, et autres
Publié: (2025)
par: Tsugawa, Sho, et autres
Publié: (2025)
Deep Out-of-Distribution Uncertainty Quantification via Weight Entropy Maximization
par: de Mathelin, Antoine, et autres
Publié: (2023)
par: de Mathelin, Antoine, et autres
Publié: (2023)
Light-Weight Diffusion Multiplier and Uncertainty Quantification for Fourier Neural Operators
par: Matveev, Albert, et autres
Publié: (2025)
par: Matveev, Albert, et autres
Publié: (2025)
On Thompson Sampling and Bilateral Uncertainty in Additive Bayesian Optimization
par: Wycoff, Nathan
Publié: (2025)
par: Wycoff, Nathan
Publié: (2025)
DBellQuant: Breaking the Bell with Double-Bell Transformation for LLMs Post Training Binarization
par: Ye, Zijian, et autres
Publié: (2025)
par: Ye, Zijian, et autres
Publié: (2025)
Towards Improving Long-Tail Entity Predictions in Temporal Knowledge Graphs through Global Similarity and Weighted Sampling
par: Mirtaheri, Mehrnoosh, et autres
Publié: (2025)
par: Mirtaheri, Mehrnoosh, et autres
Publié: (2025)
ExpTest: Automating Learning Rate Searching and Tuning with Insights from Linearized Neural Networks
par: Chaudhry, Zan, et autres
Publié: (2024)
par: Chaudhry, Zan, et autres
Publié: (2024)
Task-Awareness Improves LLM Generations and Uncertainty
par: Tomov, Tim, et autres
Publié: (2026)
par: Tomov, Tim, et autres
Publié: (2026)
IFFair: Influence Function-driven Sample Reweighting for Fair Classification
par: Yang, Jingran, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Jingran, et autres
Publié: (2025)
Hierarchical Uncertainty-Aware Graph Neural Network
par: Choi, Yoonhyuk, et autres
Publié: (2025)
par: Choi, Yoonhyuk, et autres
Publié: (2025)
TULiP: Test-time Uncertainty Estimation via Linearization and Weight Perturbation
par: Zhang, Yuhui, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Yuhui, et autres
Publié: (2025)
Adaptive Conformal Prediction via Bayesian Uncertainty Weighting for Hierarchical Healthcare Data
par: Shahbazi, Marzieh Amiri, et autres
Publié: (2026)
par: Shahbazi, Marzieh Amiri, et autres
Publié: (2026)
Training In-Context and In-Weights Mixtures Via Contrastive Context Sampling
par: Malu, Deeptanshu, et autres
Publié: (2026)
par: Malu, Deeptanshu, et autres
Publié: (2026)
Sampling and Loss Weights in Multi-Domain Training
par: Salmani, Mahdi, et autres
Publié: (2025)
par: Salmani, Mahdi, et autres
Publié: (2025)
Revisiting Random Weight Perturbation for Efficiently Improving Generalization
par: Li, Tao, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Tao, et autres
Publié: (2024)
Trainable Weight Averaging: Accelerating Training and Improving Generalization
par: Li, Tao, et autres
Publié: (2022)
par: Li, Tao, et autres
Publié: (2022)
Documents similaires
-
Improve Cost Efficiency of Active Learning over Noisy Dataset
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2024) -
Collaborative Active Learning in Conditional Trust Environment
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2024) -
Tractable Asymmetric Verification for Large Language Models via Deterministic Replicability
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025) -
Proof of Useful Intelligence (PoUI): Blockchain Consensus Beyond Energy Waste
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025) -
LLM-Net: Democratizing LLMs-as-a-Service through Blockchain-based Expert Networks
par: Chong, Zan-Kai, et autres
Publié: (2025)