Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）

Statistical vs. Deep Learning Models for Estimating Substance Overdose Excess Mortality in the US

统计学习与深度学习模型用于估计美国物质过量死亡率

Sukanya Krishna, Marie-Laure Charpignon, Maimuna Majumder

机构 * Harvard University（哈佛大学） ； Boston Children's Hospital（波士顿儿童医院） ； Broad Institute of MIT and Harvard（MIT和哈佛联合研究所） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； Harvard Medical School（哈佛医学院） 纠错

AI总结 本文比较了统计模型与深度学习模型在预测美国物质过量死亡率方面的性能，发现LSTM在预测结构变化时表现更优，而基于注意力的模型因过度拟合历史数据而表现不佳。

An Equivariance Toolbox for Learning Dynamics

学习动力学的等变工具箱

Yongyi Yang, Liu Ziyin

机构 * University of Michigan（密歇根大学） ； Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院） ； NTT Research（NTT研究所） 纠错

AI总结 本文提出了一种通用的等变工具箱，用于分析学习动力学中一阶和二阶约束，统一守恒定律与隐式偏置关系，并揭示变换结构与优化几何的关系。