腾讯AI Lab联合ETH提出合作博弈新范式,为可解释性等机器学习估值问题提供新方法(2)
五、实验结果在实验过程中,我们试图理解以下两点:1)与其他估值方法相比,提出的变分估值方法是否具有更低的解耦误差?2)与经典估值标准相比,我们提出的变分指数能否获得好处?1. 数据估值实验我们按照 Ghorbani & Zou (2019)的设置,复用 https://gith...
腾讯AI Lab联合ETH提出合作博弈新范式,为可解释性等机器学习估值问题提供新方法
腾讯 AI Lab 与瑞士苏黎世联邦理工合作提出基于能量学习的合作博弈新范式,为可解释性等机器学习中的估值问题提供新理论新方法,论文已被 ICLR 2022 接收。近年来,估值问题在机器学习中变得日益重要。一些典型的估值问题包括用于可解释性的特征归因(feature attribution...
人类学习范式与机器学习范式中对话状态跟踪(DST)理解是什么?
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人类学习范式与机器学习范式中的对话状态追踪任务是什么?
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分享实录 | 第四范式程晓澄:机器学习在推荐系统中的应用
本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 9月20日晚,量子位邀请到第四范式资深算法科学家程晓澄,他以“机器学习在推荐系统中的应用”为题,与大家分享了如何用机器学习来优化推荐系统相关技术问题。 程晓澄是第四范式资深算法科学家、推荐系统服务算法负责人。目前负责逻辑思维得到 APP、海外移动新闻聚合 A...
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