本文探讨了机器学习中的不确定性概念,特别关注动力学系统。它区分了在监督学习和生成模型中已被广泛研究的随机不确定性和认知不确定性。该研究旨在为动力学系统提供一个机器学习视角的不确定性建模方法,而这一领域受到的关注较少。 AI
影响 通过改进AI在动态环境中处理不确定性的方式,这项研究可能带来更强大、更可靠的AI系统。
排序理由 该聚类包含一篇在arXiv上发表的学术论文。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →
本文探讨了机器学习中的不确定性概念,特别关注动力学系统。它区分了在监督学习和生成模型中已被广泛研究的随机不确定性和认知不确定性。该研究旨在为动力学系统提供一个机器学习视角的不确定性建模方法,而这一领域受到的关注较少。 AI
影响 通过改进AI在动态环境中处理不确定性的方式,这项研究可能带来更强大、更可靠的AI系统。
排序理由 该聚类包含一篇在arXiv上发表的学术论文。
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arXiv:2606.11988v1 Announce Type: cross Abstract: The distinction between aleatoric and epistemic uncertainty has received considerable attention in machine learning research, mainly in the context of supervised learning but also in other settings such as generative modeling. In …
The distinction between aleatoric and epistemic uncertainty has received considerable attention in machine learning research, mainly in the context of supervised learning but also in other settings such as generative modeling. In this paper, we offer a machine learning perspectiv…