Últimos artículos para Regularización

Este artículo trata sobre los problemas de cambio de distribución en simulaciones mejoradas con aprendizaje automático.

Presentando un método para reducir el olvido en redes neuronales mientras aprenden nuevas tareas.

Nuevas técnicas mejoran la identificación de parámetros en sistemas complejos usando métodos adaptativos.

DeRa ofrece un método para ajustar la alineación del modelo de lenguaje sin necesidad de reentrenar.

Un nuevo método mejora las predicciones de modelos de aprendizaje automático a través de un sistema de maestro-alumno.

Un nuevo método para entender mejor la propagación de enfermedades usando modelos espaciales.

Este estudio examina cómo encontrar los equilibrios de Nash en medio de restricciones individuales en escenarios competitivos.

Un nuevo método mejora las predicciones del modelo al abordar de manera efectiva los problemas de mala calibración.

Descubre cómo el transporte óptimo ayuda a comparar distribuciones de datos de manera eficiente.

Explora cómo la incertidumbre afecta las predicciones del aprendizaje automático y los métodos para medirla.

Una mirada al análisis de supervivencia usando el modelo de riesgos proporcionales de Cox.

Nuevos métodos mejoran la modelación acústica del subsuelo de la Tierra para varias industrias.

Un método para mejorar la clasificación de datos usando técnicas de regularización.

Un enfoque fresco para aclarar cómo las imágenes influyen en las decisiones de las redes neuronales.

Investigando métodos para resolver el problema de Cauchy usando derivadas fraccionales.

Un método para gestionar integrales casi singulares en mecánica de fluidos y teoría de potenciales.

Aprende cómo las técnicas de regularización mejoran la claridad en escenarios de datos complejos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje al combinar demostraciones de expertos y demostraciones subóptimas.

Explorando métodos para mejorar el aprendizaje automático en entornos de grafos dinámicos.

Este estudio presenta una red neuronal diseñada para entender sistemas periódicos.

Este artículo habla sobre técnicas de completación de matrices para evaluar políticas de salud.

Un nuevo método de imagen mejora la reconstrucción de escenas dinámicas en radioastronomía.

iDARR ofrece un enfoque nuevo para recuperar claridad de imágenes ruidosas.

Examinando el entrenamiento adversarial para hacer modelos de aprendizaje automático más fuertes contra ataques.

La investigación muestra que los métodos de regularización general mejoran el rendimiento de los agentes de RL off-policy en varias tareas.

Este artículo habla sobre técnicas de muestreo de modelos de campo medio en sistemas complejos.

Un enfoque nuevo para evaluar redes neuronales sin necesidad de un entrenamiento extenso.

Un nuevo método mejora la estimación de núcleos de memoria en la dinámica de partículas.

Un nuevo método mejora la privacidad en el aprendizaje federado contra ataques de inversión de gradiente.

Una mirada a las interacciones gravitacionales y movimientos del sistema Tierra-Luna.

Este artículo habla sobre métodos para mejorar la resiliencia del aprendizaje profundo frente a ejemplos adversariales.

Un estudio revela factores que afectan el rendimiento de GCN de una sola capa en varios modelos de datos.

Este artículo habla de un nuevo método para mejorar las Máquinas de Aprendizaje Extremas en varias aplicaciones.

Examinando métodos para mejorar la detección de señales a través de soluciones enteras.

Un nuevo método mejora la precisión para localizar fuentes de sonido en movimiento usando arreglos de micrófonos.

Nuevas técnicas en tomografía fotoacústica mejoran la imagenología médica y el diagnóstico.

Una mirada a cómo los Cosmólogos manejan valores infinitos en sus cálculos.

Descubre un nuevo método para la restauración de imágenes usando reconstrucción autoguiada.

Un nuevo método mejora la extracción de información de los informes de accidentes de aviación.

Este artículo habla sobre métodos para entrenar redes neuronales ReLU de dos capas de manera eficiente.