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Fourier Basis
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新方法改进了用于机器学习归因的 Shapley 值近似
研究人员开发了用于近似 Shapley 值的新方法，Shapley 值是机器学习中归因的关键指标。两篇论文介绍了新算法 Adalina 和 ShaplEIG，它们提高了估算这些值（特别是对于大量“参与者”或特征）的效率和准确性。另一篇论文 OddSHAP 为配对采样技术提供了理论依据，并引入了一种利用这一见解实现最先进准确度的新估计器。
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神经网络学习函数空间的自适应标准正交基
研究人员开发了一种新颖的方法，使用神经网络来学习和优化函数空间的标准正交基。与傅里叶或小波等固定基不同，这种方法允许基适应特定的数据集或问题。该技术将标准正交基建模为李流形上的路径，由参数化的神经网络驱动的常微分方程驱动。研究表明，即使使用低秩生成器，这些由神经网络定义的路径也可以近似任何目标标准正交基，在主成分分析和物理模拟等应用中显示出灵活性。