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Ergebnisse für “Bayessche Inferenz”

Neue Theorie verbindet Feature‑Lernen in RNNs und DNNs

Forscher haben eine einheitliche Mittelwertfeld‑Theorie entwickelt, die das Feature‑Learning in rekurrenten und tiefen neuronalen Netzwerke…

arXiv – cs.LG 18.02.2026 05:00

MAVRL: Belohnungsfunktionen aus mehreren Feedbacktypen lernen – variationaler Inferenz

Die neue Methode MAVRL (Multi‑Feedback Reward Learning) löst ein langjähriges Problem in der Robotik und im maschinellen Lernen: Wie kann m…

arXiv – cs.LG 18.02.2026 05:00

Riemannische Bayessche Inferenz reduziert Memorisation in generativen Modellen

Moderne generative Modelle können beeindruckend realistische Bilder erzeugen, doch die Balance zwischen Auswendiglernen und Generalisierung…

arXiv – cs.LG 03.02.2026 05:00

BayesFlow: Bayesian-Ansatz revolutioniert Workflow-Generierung

Die automatische Erstellung komplexer Arbeitsabläufe – bestehend aus LLM-Aufrufen, Tool‑Invokationen und Nachbearbeitungsschritten – wurde…

arXiv – cs.LG 02.02.2026 05:00

Monte‑Carlo‑Dropout liefert unzuverlässige Unsicherheitsabschätzungen

Die präzise Abschätzung von Unsicherheiten ist für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in sicherheitskritischen…

arXiv – cs.LG 18.12.2025 05:00

SVGP KAN: Neue Methode für Unsicherheitsquantifizierung in wissenschaftlichem ML

Kolmogorov‑Arnold‑Netze (KAN) haben sich als interpretierbare Alternativen zu klassischen Multi‑Layer‑Perceptrons etabliert. In ihrer Stand…

arXiv – cs.LG 08.12.2025 05:00

Neue Algorithmen für Zustandsabschätzung in nichtlinearen Modellen

Wissenschaftler haben einen neuen Ansatz zur Zustandsabschätzung in nichtlinearen, nicht-gauss'schen Zustandsraummodellen vorgestellt. Der…

arXiv – cs.LG 20.11.2025 05:00