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  1. TOOL · CL_48893 ·

    Certification Hard for Transformers and Circuits

    一篇新的研究论文探讨了验证神经网络(尤其是 Transformers 和电路)精确行为的难度,即使在参数过剩极少的情况下也是如此。研究表明,即使给阈值电路增加一个额外的门,也可能使所需的验证证书大小呈指数级增长。对于对数精度 Transformers 也显示出类似的硬度结果,这表明为这些模型提供精确性保证是一个计算上具有挑战性的问题。

  2. RESEARCH · CL_11532 ·

    CircuITS模型利用概率电路推进不规则时间序列预测

    研究人员推出了一种用于预测不规则多元时间序列的新架构 CircuITS,该架构利用概率电路。该方法旨在通过更好地平衡模型表达能力与一致的边际化来提高不确定性量化的准确性。在真实数据集上的实验表明,CircuITS 在联合和边际密度估计方面优于现有的最先进方法。