مجتمع جميل

While neural networks used in practice are often very deep, the benefit of depth is not well understood. Interestingly, it is known that increasing depth is often harmful for regression tasks. In this work, we show that, in contrast to regression, very deep networks can be Bayes optimal for classification. In particular, this research provides simple and explicit activation functions that can be used with standard neural network architectures to achieve consistency. This work provides fundamental understanding of classification using deep neural networks, and the research team envisions it will help guide the design of future neural network architectures.

Wide and deep neural networks achieve consistency for classification

التفاصيل

author(s)

publication date

source

related programme

Link to publication

الذكاء الاصطناعي التوليدي في عصر "الحقائق البديلة

External data and AI are making each other more valuable

Removing biases from molecular representations via information maximisation

Effective human-AI teams via learned natural language rules and onboarding

A deep dive into single-cell RNA sequencing foundation models

المضادات الحيوية التي حددها الذكاء الاصطناعي

نماذج انتشار الفيديو ذات الأساس LLM

التطوير الناجح لخوارزمية معالجة اللغة الطبيعية لأورام البنكرياس والسمات النسيجية المرتبطة بها

الاستفادة من الذكاء الاصطناعي في مكافحة الأمراض المعدية

BioAutoMATED: أداة التعلم الآلي الآلي المتكامل لتفسير وتصميم التسلسلات البيولوجية

النمذجة اللغوية المطابقة

مقارنة خوارزميات التصوير الشعاعي للثدي بالذكاء الاصطناعي مع نموذج المخاطر السريرية للتنبؤ بخطر الإصابة بسرطان الثدي لمدة 5 سنوات: دراسة قائمة على الملاحظة

الاكتشاف الموجه بالتعلم العميق لمضاد حيوي يستهدف بكتيريا Acinetobacter baumannii

Algorithmic pluralism: A structural approach towards equal opportunity

الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في فحص سرطان الرئة

Wide and deep neural networks achieve consistency for classification

تحرير القاعدة التحفيزي الذاتي للتحكم الانتقالي المستجيب للحمض النووي الريبي

DiffDock: خطوات الانتشار والالتواءات والانعطافات للالتحام الجزيئي

سيبيل: نموذج التعلم العميق الذي تم التحقق من صحته للتنبؤ بمخاطر الإصابة بسرطان الرئة في المستقبل من التصوير المقطعي المحوسب للصدر بجرعة واحدة منخفضة

Sequential multi-dimensional self-supervised learning for clinical time series

Queueing theory: Classical and modern methods

نحو نماذج قوية قائمة على تصوير الثدي الشعاعي للثدي لمخاطر الإصابة بسرطان الثدي

The age of AI: And our human future

مقدمات موحدة للنقل الفعال للبيانات

Machine learning under a modern optimisation lens

The marginal value of adaptive gradient methods in machine learning

Efficient graph-based image segmentation