会员服务
Conformer · 论文 · 计算学习理论 · 统计理论 ·
2024 年 12 月 4 日
Validity and efficiency of the conformal CUSUM procedure
翻译：基于保形CUSUM过程的变更检测方法的有效性与效率研究
Vladimir Vovk,Ilia Nouretdinov,Alex Gammerman
Vladimir Vovk,Ilia Nouretdinov,Alex Gammerman
from arxiv, 19 pages, 7 figures

In this paper we study the validity and efficiency of a conformal version of the CUSUM procedure for change detection both experimentally and theoretically.


翻译：本文通过实验与理论分析，研究了用于变更检测的保形CUSUM过程版本的有效性与效率。
0
下载
关闭预览

相关内容

Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
54+阅读 · 2020年1月30日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
18+阅读 · 2019年11月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
【AutoML】自动机器学习：最近进展研究综述 AutoML：A survey of State-of-the-art
【AutoML】自动机器学习：最近进展研究综述 AutoML：A survey of State-of-the-art
产业智能官
15+阅读 · 2019年8月13日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
半参数空间自回归模型的理论研究及应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
汉英篇章衔接对齐资源构建与分析研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
“杰文斯”悖论、能效政策改进与“双控目标”分解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Generative Agent-Based Social Networks for Disinformation: Research Opportunities and Open Challenges
Arxiv
57+阅读 · 2023年10月11日
Vision-Language Pre-training: Basics, Recent Advances, and Future Trends
Arxiv
28+阅读 · 2022年10月17日
Forecasting: theory and practice
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月28日
Incorporating prior financial domain knowledge into neural networks for implied volatility surface prediction
Arxiv
17+阅读 · 2021年5月28日
How to represent part-whole hierarchies in a neural network
Arxiv
13+阅读 · 2021年2月25日
A Graph-based Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval
Arxiv
11+阅读 · 2021年1月28日
Recent advances in deep learning theory
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Imbalance Problems in Object Detection: A Review
Arxiv
25+阅读 · 2020年3月11日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
Conformer
论文
计算学习理论
统计理论
相关VIP内容
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
Linux导论，Introduction to Linux，96页ppt
专知会员服务
82+阅读 · 2020年7月26日
【跨语言BERT模型大集合】Transfer learning is increasingly going multilingual with language-specific BERT models
专知会员服务
54+阅读 · 2020年1月30日
【WSDM2020】超越统计关系：将知识关系整合到多标签音乐风格分类的风格关联中（附pdf）
专知会员服务
18+阅读 · 2019年11月23日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
Auto-Sizing the Transformer Network: Improving Speed, Efficiency, and Performance for Low-Resource Machine Translation
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月17日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
36+阅读 · 2019年10月17日
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
Deep Learning Based Detection and Correction of Cardiac MR Motion Artefacts During Reconstruction for High-Quality Segmentation
专知会员服务
59+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
热门VIP内容
相关资讯
【AutoML】自动机器学习：最近进展研究综述 AutoML：A survey of State-of-the-art
【AutoML】自动机器学习：最近进展研究综述 AutoML：A survey of State-of-the-art
产业智能官
15+阅读 · 2019年8月13日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年：MAML SNAIL
meta learning 17年：MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Generative Agent-Based Social Networks for Disinformation: Research Opportunities and Open Challenges
Arxiv
57+阅读 · 2023年10月11日
Vision-Language Pre-training: Basics, Recent Advances, and Future Trends
Arxiv
28+阅读 · 2022年10月17日
Forecasting: theory and practice
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Pre-train, Prompt, and Predict: A Systematic Survey of Prompting Methods in Natural Language Processing
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月28日
Incorporating prior financial domain knowledge into neural networks for implied volatility surface prediction
Arxiv
17+阅读 · 2021年5月28日
How to represent part-whole hierarchies in a neural network
Arxiv
13+阅读 · 2021年2月25日
A Graph-based Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval
Arxiv
11+阅读 · 2021年1月28日
Recent advances in deep learning theory
Recent advances in deep learning theory
Arxiv
50+阅读 · 2020年12月20日
Imbalance Problems in Object Detection: A Review
Arxiv
25+阅读 · 2020年3月11日
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Optimization for deep learning: theory and algorithms
Arxiv
106+阅读 · 2019年12月19日
相关基金
城市“建成环境——空间行为”的多尺度影响关系与机理研究
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
Musielak-Orlicz-Sobolev 空间中的迹嵌入及其应用
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
半参数空间自回归模型的理论研究及应用
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
汉英篇章衔接对齐资源构建与分析研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
基于自主学习的Ad hoc Agent序贯决策研究
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
PPP项目争端谈判及其治理机制研究
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
哈密尔顿系统及多体问题的周期解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
动态Gr？bner 基与GVW算法
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
“杰文斯”悖论、能效政策改进与“双控目标”分解
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
概率抽样设计及其统计推断方法
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top