Наука

Исследование демонстрирует возможность восстановления известных аналитических структур в амплитудах рассеяния с помощью методов машинного обучения и линейной алгебры.

В статье рассматривается применение нейронных сетей для точной настройки параметров сложных моделей рынка труда, основанных на взаимодействии множества агентов.

Исследование рассматривает механизмы автоматического управления залогом (autodeleveraging) на бессрочных фьючерсных рынках как задачу онлайн-обучения с целью повышения стабильности и снижения рисков.

Новый метод позволяет автоматически находить неочевидные ошибки в моделях, используемых для обучения искусственного интеллекта с помощью обратной связи от человека.

Новый метод выявляет тексты, созданные искусственным интеллектом, анализируя структуру предложений, а не просто содержание.