Últimos artículos para Generalización

Presentando un marco universal para medidas de nitidez en aprendizaje automático.

Explorando cómo los agentes pueden adaptar habilidades aprendidas a nuevas tareas usando generadores de políticas.

Explora cómo las palabras cambian de significado con el tiempo y los factores que influyen en este proceso.

Nuevas técnicas mejoran la generalización en modelos de datos interconectados en varios dominios.

Este artículo habla de cómo los modelos pueden olvidar sesgos para mejorar sus predicciones.

Examinando cómo los modelos de características aleatorias y los Transformers manejan datos no vistos.

Este artículo habla sobre cómo los idiomas cambian a través de métodos de aprendizaje iterativos.

Este artículo explora estrategias para mejorar la generalización del modelo y entender el comportamiento del gradiente.

Este artículo examina los desafíos en la predicción de enlaces debido a cambios en la distribución de datos.

Una mirada a cómo los LLMs enfrentan desafíos de programación por ejemplo.

Nueva arquitectura GNN mejora las predicciones a través de una mayor expresividad y la integración de fragmentos.

Un nuevo método mejora la adaptabilidad del modelo en diferentes dominios usando aprendizaje por indicaciones y alineación de gradientes.

Un nuevo método usa explicaciones en lenguaje natural para mejorar la coincidencia de entidades.

FouRA mejora la generación de imágenes al aumentar la calidad y la diversidad.

Aprende cómo el bagging mejora el rendimiento del modelo en varias aplicaciones.

Un estudio destaca las brechas en las habilidades de razonamiento de los LLMs para resolver problemas de matemáticas.

PartCLIPSeg mejora la segmentación de partes en visión por computadora para un mejor reconocimiento de objetos.

El estudio analiza la generalización y el rendimiento de la regresión ridge con características aleatorias usando valores propios.

Explorando el papel de los transformers en la predicción de resultados de datos secuenciales.

SiT mejora la capacidad de los agentes para generalizar en el aprendizaje por refuerzo a través de la simetría y la atención.

Nuevos métodos mejoran los modelos de habla para idiomas con datos limitados.

Una mirada al papel de la complejidad en el rendimiento del modelo.

Una nueva función de pérdida mejora el aprendizaje de características en tareas de clasificación.

Nuevos núcleos mejoran el análisis de datos a través de interacciones de funciones complejas.

Nuevos operadores neuronales mejoran la precisión en la predicción del comportamiento de materiales magnéticos.

Examinando las vulnerabilidades de los ataques de puerta trasera con etiquetas limpias y cómo los límites de generalización pueden ayudar.

El recorte de peso mejora el rendimiento del modelo en aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo.

SLIMER mejora el rendimiento de NER al centrarse en definiciones y directrices.

Las ONG utilizan redes neuronales para simplificar la resolución de ecuaciones diferenciales parciales complejas de manera eficiente.

Esta investigación examina cómo los modelos de lenguaje predicen el orden de los adjetivos.

GFlowNets permiten un muestreo efectivo de distribuciones complejas con fuertes capacidades de generalización.

Un nuevo método para mejorar el rendimiento del modelo en datos fuera de distribución.

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.