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机器学习（Machine Learning）是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章，报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法，应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分，并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址：http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
Unlearning during Learning: An Efficient Federated Machine Unlearning Method
Arxiv
0+阅读 · 3月27日
A Selective Homomorphic Encryption Approach for Faster Privacy-Preserving Federated Learning
A Selective Homomorphic Encryption Approach for Faster Privacy-Preserving Federated Learning
Arxiv
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Partial Gromov-Wasserstein Metric
Arxiv
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Improving clustering quality evaluation in noisy Gaussian mixtures
Arxiv
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GenoTEX: A Benchmark for Automated Gene Expression Data Analysis in Alignment with Bioinformaticians
Arxiv
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A Bespoke Design Approach to Low-Power Printed Microprocessors for Machine Learning Applications
Arxiv
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FedMIA: An Effective Membership Inference Attack Exploiting "All for One" Principle in Federated Learning
Arxiv
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Automatically Adaptive Conformal Risk Control
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Stochastic Inference of Plate Bending from Heterogeneous Data: Physics-informed Gaussian Processes via Kirchhoff-Love Theory
Arxiv
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GPU-Accelerated Charge-Equilibration for Shadow Molecular Dynamics in Python
Arxiv
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Feature-Enhanced Machine Learning for All-Cause Mortality Prediction in Healthcare Data
Arxiv
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Combining Relevance and Magnitude for Resource-Aware DNN Pruning
Arxiv
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Bayesian Pseudo Posterior Mechanism for Differentially Private Machine Learning
Arxiv
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Uncertainty-aware Bayesian machine learning modelling of land cover classification
Arxiv
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MONO2REST: Identifying and Exposing Microservices: a Reusable RESTification Approach
Arxiv
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参考链接
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Springer
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