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DeCoR ayuda a las máquinas a aprender nuevos sonidos sin olvidar los viejos.

Una mirada a los agujeros negros regularizados y sus propiedades intrigantes.

Mejorando el rendimiento del modelo usando estrategias semisupervisadas en el aprendizaje automático.

Una visión general de las capacidades y limitaciones de MEG en el estudio de la actividad cerebral.

Presentamos un método para borrar puertas traseras sin necesidad de datos limpios.

Explorando estrategias para mejorar los modelos de aprendizaje automático contra ataques de datos dañinos.

Examinando el papel de la gravedad en teorías de gauge no abelianas y partículas escalares.

Un nuevo método mejora el muestreo comprimido a través de la optimización de enteros mixtos.

Un nuevo marco integra técnicas de privacidad y robustez para un aprendizaje automático confiable.

Estrategias para mantener la precisión del modelo mientras se actualiza con nuevos datos.

Este artículo resalta métodos de entrenamiento certificados para redes neuronales robustas.

Nuevas condiciones mejoran la selección del parámetro de regularización para obtener mejores soluciones en problemas inversos.

Una inmersión profunda en los métodos de transporte óptimo y sus aplicaciones.

Un nuevo método mejora el aprendizaje supervisado con técnicas de enmascaramiento efectivas.

Un método nuevo mejora el ajuste de parámetros S usando menos mediciones.

Nuevos métodos mejoran la equidad en las evaluaciones de pruebas al identificar sesgos entre grupos.

Enfoques innovadores abordan problemas inversos utilizando técnicas basadas en aprendizaje y redes invertibles.

Aprende cómo la regularización moldea las predicciones en el aprendizaje automático a través de la Minimización del Riesgo Empírico.

Este estudio encuentra que características sólidas ayudan a las máquinas a retener conocimiento durante el aprendizaje continuo.

Usando la completación de matrices para mejorar las estimaciones de lecturas meteorológicas faltantes.

Este artículo explora la Optimización de Estabilidad de Ruido para mejorar la generalización de redes neuronales.

Este artículo revisa modelos que se adaptan a nuevas tareas sin olvidar el conocimiento previo.

Un nuevo marco mejora las estrategias de emparejamiento de detección de objetos para obtener mejores resultados.

MCR-Data2vec 2.0 mejora el reconocimiento de voz al hacer que el modelo sea más consistente.

Este artículo examina la escasez grupal en la resolución de desafíos complejos de datos en diferentes campos.

Una mirada a cómo el entrenamiento adversarial mejora la robustez de los modelos de aprendizaje automático.

Este estudio evalúa cómo las CNNs manejan los cambios de color en la clasificación de imágenes.

Un nuevo método mejora la tecnología de reconocimiento de voz sin perder el conocimiento aprendido anteriormente.

STBP mejora la reconstrucción de imágenes al combinar el análisis de datos espaciales y temporales.

Cómo los modelos preentrenados afectan el rendimiento en nuevos datos.

Nuevas ideas mejoran el rendimiento predictivo en modelado estadístico.

Una mirada a cómo los métodos de un solo paso y la regularización del crítico mejoran el rendimiento del RL.

Este estudio se centra en mejorar las GNNs para superar los desafíos de los datos de entrenamiento sesgados.

Usando redes neuronales profundas para analizar datos de conducción de calor e identificar funciones potenciales.

Aprende cómo el transporte óptimo mueve recursos de manera eficiente mientras minimiza costos.

Usar embeddings de audio preentrenados lleva a mejores modelos de clasificación musical.

Calibrar modelos de deep learning asegura predicciones confiables en aplicaciones críticas.

Un enfoque novedoso para resolver de manera eficiente problemas de transporte óptimo en grafos dispersos.

Un nuevo método mejora el análisis de datos de relajación para obtener resultados más claros.

Métodos para mejorar modelos de aprendizaje en medio de cambios de datos en varios campos.