实体
Masoud Ataei Jaliseh
Masoud Ataei Jaliseh
PulseAugur coverage of Masoud Ataei Jaliseh — every cluster mentioning Masoud Ataei Jaliseh across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
总计 · 30天
1
90 天内 2
发布 · 30天
0
90 天内 0
论文 · 30天
1
90 天内 2
层级分布 · 90 天
主题
情绪 · 30 天
1 天有情绪数据
最近 · 第 1/1 页 · 共 2 条
-
新的K-DAREK框架为神经网络提供可靠的最坏情况误差界限
研究人员开发了一个名为K-DAREK的新框架，用于神经网络，旨在为安全关键型应用提供可靠的最坏情况误差界限。该方法将密集层与基于样条的组件相结合，以确保不确定性估计既具有距离感知性（随着与训练数据的距离增加而增加），又能提供确定性保证。与Kolmogorov--Arnold Networks (KANs)和高斯过程等现有方法相比，K-DAREK在速度和计算效率方面表现出显著的改进，同时在实验中还减少了误差界限违规和碰撞率。
-
Spline网络实现距离感知不确定性边界，提升AI导航安全性
研究人员提出了一种量化样条神经网络（spline neural networks）中不确定性的新方法，称为距离感知误差边界（distance-aware error bounds）。这种自下而上的方法分析单个神经元的误差，以确定网络范围内的近似误差，在没有概率假设的情况下提供确定性边界。该技术已被证明比高斯过程（Gaussian processes）和蒙特卡洛模拟（Monte Carlo simulations）等现有方法更快，为物体…