Enregistré dans:
| Auteur principal: | Páez, Andrés |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | https://arxiv.org/abs/2410.05675 |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Axe the X in XAI: A Plea for Understandable AI
par: Páez, Andrés
Publié: (2024)
par: Páez, Andrés
Publié: (2024)
FedSCS-XGB -- Federated Server-centric surrogate XGBoost for continual health monitoring
par: Walger, Felix, et autres
Publié: (2026)
par: Walger, Felix, et autres
Publié: (2026)
Explainability of Algorithms
par: Páez, Andrés
Publié: (2025)
par: Páez, Andrés
Publié: (2025)
Characterising harmful data sources when constructing multi-fidelity surrogate models
par: Andrés-Thió, Nicolau, et autres
Publié: (2024)
par: Andrés-Thió, Nicolau, et autres
Publié: (2024)
Learning from the past: predicting critical transitions with machine learning trained on surrogates of historical data
par: Ma, Zhiqin, et autres
Publié: (2024)
par: Ma, Zhiqin, et autres
Publié: (2024)
Time-series surrogates from energy consumers generated by machine learning approaches for long-term forecasting scenarios
par: Gerhards, Ben, et autres
Publié: (2025)
par: Gerhards, Ben, et autres
Publié: (2025)
When resampling/reweighting improves feature learning in imbalanced classification?: A toy-model study
par: Obuchi, Tomoyuki, et autres
Publié: (2024)
par: Obuchi, Tomoyuki, et autres
Publié: (2024)
Koopman-based surrogate modeling for reinforcement-learning-control of Rayleigh-Benard convection
par: Plotzki, Tim, et autres
Publié: (2026)
par: Plotzki, Tim, et autres
Publié: (2026)
Machine learning surrogate models of many-body dispersion interactions in polymer melts
par: Shen, Zhaoxiang, et autres
Publié: (2025)
par: Shen, Zhaoxiang, et autres
Publié: (2025)
Towards aerodynamic surrogate modeling based on $β$-variational autoencoders
par: Francés-Belda, Víctor, et autres
Publié: (2024)
par: Francés-Belda, Víctor, et autres
Publié: (2024)
Scaling laws for learning with real and surrogate data
par: Jain, Ayush, et autres
Publié: (2024)
par: Jain, Ayush, et autres
Publié: (2024)
Local transfer learning Gaussian process modeling, with applications to surrogate modeling of expensive computer simulators
par: Wang, Xinming, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Xinming, et autres
Publié: (2024)
Deep learning surrogate models of JULES-INFERNO for wildfire prediction on a global scale
par: Cheng, Sibo, et autres
Publié: (2024)
par: Cheng, Sibo, et autres
Publié: (2024)
When to retrain a machine learning model
par: Florence, Regol, et autres
Publié: (2025)
par: Florence, Regol, et autres
Publié: (2025)
A Kriging-HDMR-based surrogate model with sample pool-free active learning strategy for reliability analysis
par: Li, Wenxiong, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Wenxiong, et autres
Publié: (2025)
Machine learning surrogates for efficient hydrologic modeling: Insights from stochastic simulations of managed aquifer recharge
par: Dai, Timothy, et autres
Publié: (2024)
par: Dai, Timothy, et autres
Publié: (2024)
Causal hybrid modeling with double machine learning
par: Cohrs, Kai-Hendrik, et autres
Publié: (2024)
par: Cohrs, Kai-Hendrik, et autres
Publié: (2024)
Guaranteed prediction sets for functional surrogate models
par: Gray, Ander, et autres
Publié: (2025)
par: Gray, Ander, et autres
Publié: (2025)
The Persian Rug: solving toy models of superposition using large-scale symmetries
par: Cowsik, Aditya, et autres
Publié: (2024)
par: Cowsik, Aditya, et autres
Publié: (2024)
A new method of modeling the multi-stage decision-making process of CRT using machine learning with uncertainty quantification
par: Larsen, Kristoffer, et autres
Publié: (2023)
par: Larsen, Kristoffer, et autres
Publié: (2023)
NeuralMOVES: A lightweight and microscopic vehicle emission estimation model based on reverse engineering and surrogate learning
par: Ramirez-Sanchez, Edgar, et autres
Publié: (2025)
par: Ramirez-Sanchez, Edgar, et autres
Publié: (2025)
Understanding quantum machine learning also requires rethinking generalization
par: Gil-Fuster, Elies, et autres
Publié: (2023)
par: Gil-Fuster, Elies, et autres
Publié: (2023)
A comparative analysis of machine learning models in SHAP analysis
par: Lin, Justin, et autres
Publié: (2026)
par: Lin, Justin, et autres
Publié: (2026)
A machine learning model for skillful climate system prediction
par: Zhou, Chenguang, et autres
Publié: (2025)
par: Zhou, Chenguang, et autres
Publié: (2025)
EuroPED-NN: Uncertainty aware surrogate model
par: Alvarez, A. Panera, et autres
Publié: (2024)
par: Alvarez, A. Panera, et autres
Publié: (2024)
Bayesian full waveform inversion with sequential surrogate model refinement
par: Meles, Giovanni Angelo, et autres
Publié: (2025)
par: Meles, Giovanni Angelo, et autres
Publié: (2025)
Benchmarking machine learning models for predicting aerofoil performance
par: Summerell, Oliver, et autres
Publié: (2025)
par: Summerell, Oliver, et autres
Publié: (2025)
Correlation inference attacks against machine learning models
par: Creţu, Ana-Maria, et autres
Publié: (2021)
par: Creţu, Ana-Maria, et autres
Publié: (2021)
Efficient dataset construction using active learning and uncertainty-aware neural networks for plasma turbulent transport surrogate models
par: Ho, Aaron, et autres
Publié: (2025)
par: Ho, Aaron, et autres
Publié: (2025)
mlr3summary: Concise and interpretable summaries for machine learning models
par: Dandl, Susanne, et autres
Publié: (2024)
par: Dandl, Susanne, et autres
Publié: (2024)
A metrological framework for uncertainty evaluation in machine learning classification models
par: Bilson, Samuel, et autres
Publié: (2025)
par: Bilson, Samuel, et autres
Publié: (2025)
Do machine learning climate models work in changing climate dynamics?
par: Navarro, Maria Conchita Agana, et autres
Publié: (2025)
par: Navarro, Maria Conchita Agana, et autres
Publié: (2025)
Feature salience - not task-informativeness - drives machine learning model explanations
par: Clark, Benedict, et autres
Publié: (2026)
par: Clark, Benedict, et autres
Publié: (2026)
Sample-efficient quantum error mitigation via classical learning surrogates
par: Liao, Wei-You, et autres
Publié: (2025)
par: Liao, Wei-You, et autres
Publié: (2025)
Uncertainty-aware multi-fidelity surrogate modeling with noisy data
par: Giannoukou, Katerina, et autres
Publié: (2024)
par: Giannoukou, Katerina, et autres
Publié: (2024)
Deep adaptive sampling for surrogate modeling without labeled data
par: Wang, Xili, et autres
Publié: (2024)
par: Wang, Xili, et autres
Publié: (2024)
Enhancing software product lines with machine learning components
par: Cobaleda, Luz-Viviana, et autres
Publié: (2025)
par: Cobaleda, Luz-Viviana, et autres
Publié: (2025)
Accelerated training of deep learning surrogate models for surface displacement and flow, with application to MCMC-based history matching of CO2 storage operations
par: Han, Yifu, et autres
Publié: (2024)
par: Han, Yifu, et autres
Publié: (2024)
Reliable edge machine learning hardware for scientific applications
par: Baldi, Tommaso, et autres
Publié: (2024)
par: Baldi, Tommaso, et autres
Publié: (2024)
Learning surrogate equations for the analysis of an agent-based cancer model
par: Burrage, Kevin, et autres
Publié: (2025)
par: Burrage, Kevin, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Axe the X in XAI: A Plea for Understandable AI
par: Páez, Andrés
Publié: (2024) -
FedSCS-XGB -- Federated Server-centric surrogate XGBoost for continual health monitoring
par: Walger, Felix, et autres
Publié: (2026) -
Explainability of Algorithms
par: Páez, Andrés
Publié: (2025) -
Characterising harmful data sources when constructing multi-fidelity surrogate models
par: Andrés-Thió, Nicolau, et autres
Publié: (2024) -
Learning from the past: predicting critical transitions with machine learning trained on surrogates of historical data
par: Ma, Zhiqin, et autres
Publié: (2024)