Tilt Matching for Scalable Sampling and Fine-Tuning
倾斜匹配用于可扩展的采样与微调
机构 * Harvard University（哈佛大学） ； University of Oxford（牛津大学） ； Kempner Institute（凯普纳研究所） ； IAIFI
AI总结 本文提出了一种基于倾斜匹配的算法，用于高效且可扩展地进行生成模型采样与微调，无需奖励梯度或轨迹反向传播。
高校专区
University of Oxford（牛津大学）
A Primer on the Signature Method in Machine Learning
机器学习中签名方法入门
机构 * School of Mathematics, The University of Edinburgh（爱丁堡大学数学学院） ； Mathematical Institute, University of Oxford（牛津大学数学研究所） ； Department of Psychiatry, University of Oxford（牛津大学精神病学系）
AI总结 本文介绍了签名方法在机器学习中的理论基础和应用，包括路径签名的定义、理论性质及在手写数字分类中的实际应用。
Comments 61 pages, 26 figures, 3 tables. Expanded Part 1 and simplified the presentation in Part 2. To appear in Open Access in a forthcoming Springer volume "Signatures Methods in Finance: An Introduction with Computational Applications"
Genotype-Phenotype Integration through Machine Learning and Personalized Gene Regulatory Networks for Cancer Metastasis Prediction
通过机器学习和个性化基因调控网络实现基因型-表型整合用于癌症转移预测
机构 * Nuffield Department of Medicine, University of Oxford（牛津大学纳菲尔德医学系）
AI总结 本文通过整合机器学习与个性化基因调控网络，利用深度学习方法预测癌症转移风险，展示了可扩展且可解释的预测框架。
Comments 39 pages, 14 figures. Preliminary version of ongoing collaborative research; a substantially revised manuscript is in preparation
