Últimos artículos para Generalización

Una visión general de métodos para proteger la información personal mientras se mantiene la utilidad de los datos.

Un estudio sobre las capacidades de aprendizaje de los modelos de lenguaje grandes en tareas de aritmética modular.

CLIP-CITE mejora los modelos CLIP para tareas específicas sin perder flexibilidad.

Este documento explora maneras de evaluar mejor la calibración del modelo y la precisión predictiva.

Descubre cómo los subespacios aleatorios mejoran la generalización de modelos en el aprendizaje automático.

Analizando los verdaderos efectos de los métodos post-entrenamiento en el rendimiento de los modelos de lenguaje.

Enfoque innovador para crear funciones de adquisición efectivas para la optimización bayesiana.

Examinando el impacto de las funciones de activación periódicas en la eficiencia de aprendizaje y la generalización.

Este artículo habla sobre la importancia de aprender operadores en espacios de Banach para la computación científica.

La investigación revela cómo la IA puede aprender razonamiento causal a partir de ejemplos.

Este artículo habla sobre nuevos métodos que mejoran el rendimiento del aprendizaje profundo usando derivadas no locales.

Un nuevo estándar aborda la necesidad de una evaluación estándar en la predicción espaciotemporal.

Este estudio analiza cómo funciona la tinción virtual en diferentes tipos de células y condiciones.

Nuevo método mejora las Redes Neuronales Bayesianas para una mejor generalización en el aprendizaje por transferencia.

La investigación muestra cómo la variabilidad mejora los controladores de ANN para un mejor rendimiento en entornos diversos.

Un estudio sobre cómo optimizar agentes de RL mediante la selección cuidadosa de instancias de entrenamiento.

Explorando cómo llevamos las lecciones de los cuidadores a nuestras conductas.

CCNet mejora el rendimiento del modelo en nuevos datos mientras protege la privacidad del usuario.

Un método para mejorar los modelos de visión-lenguaje reduciendo el sobreajuste.

Un nuevo método mejora cómo los modelos de visión-lenguaje se adaptan durante las pruebas.

Explorando cómo los datos ruidosos afectan el rendimiento del modelo en datos no vistos.

Un nuevo método mejora la adaptabilidad de los agentes de RL a entornos cambiantes.

Una mirada a cómo los modelos de lenguaje manejan tareas aritméticas y su proceso de aprendizaje.

El Aprendizaje en Profundidad de Compañeros mejora las predicciones del modelo usando datos históricos de rendimiento.

Este artículo examina la efectividad de las redes neuronales estrechas y sus implicaciones.

Una técnica para mejorar los conjuntos de datos de entrenamiento y así conseguir un mejor rendimiento del agente.

Una visión general de las DNN y las Redes Accordion en la gestión de datos de alta dimensión.

Un nuevo marco mejora la alineación de los modelos de lenguaje con las preferencias de los usuarios.

Una mirada detallada al entrenamiento y la dinámica en el aprendizaje automático.

Explorando cómo los modelos de lenguaje ayudan a entender la adquisición del lenguaje en los niños.

Explorando cómo los modelos pasan de memorizar a generalizar de manera efectiva.

Examinando cómo la estabilidad afecta la efectividad de las redes neuronales en datos no vistos.

Técnicas innovadoras mejoran la eliminación de ruido en imágenes usando operadores aprendidos.

Un nuevo optimizador muestra buenas expectativas para ajustar modelos preentrenados.

PENME mejora las actualizaciones del modelo de lenguaje, abordando el sesgo léxico y la eficiencia computacional.

Una mirada a cómo los pesos del modelo afectan el rendimiento del aprendizaje profundo.

Una nueva técnica mejora la precisión para identificar deepfakes de diferentes tipos.

Un método para mejorar cómo los modelos de aprendizaje automático manejan nuevos datos.

Explorando cómo el aprendizaje multitarea afecta el rendimiento del modelo y la generalización.

Este estudio evalúa el papel de los Autómatas Celulares Neurales en la segmentación de imágenes médicas.