Informática - Aprendizaje automático

Un modelo que aprende de forma continua mientras ofrece explicaciones claras para sus decisiones.

Integrar el conocimiento humano en los modelos de IA para tomar mejores decisiones.

ShapeLinker optimiza el diseño de enlaces para mejorar la eficacia de los fármacos usando aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la evaluación de recuperación de imágenes al reducir las influencias de categoría.

Examinando cómo la aleatoriedad impacta las vulnerabilidades del aprendizaje automático y la necesidad de mejores estándares.

Un nuevo método mejora la predicción de etiquetas de nodos usando afinidades de tareas para un mejor rendimiento.

Un nuevo método acelera las exploraciones de resonancia magnética sin perder calidad de imagen.

Este artículo habla sobre cómo usar modelos de lenguaje para mejorar las predicciones de datos tabulares.

Un nuevo método mejora el entrenamiento de agentes en entornos complejos usando objetivos intermedios.

Este artículo habla sobre cómo las aproximaciones de gradiente mejoran el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.

Una mirada a técnicas para acelerar Redes Neuronales Gráficas en conjuntos de datos complejos.

La investigación explora el uso de medicamentos conocidos para nuevas opciones de tratamiento contra el COVID-19.

El nuevo marco SAM++ mejora la precisión en la identificación de estructuras anatómicas en escaneos médicos.

Los LLMs muestran potencial para avanzar en química y ciencia de materiales a través de proyectos innovadores.

Un nuevo método mejora las predicciones de propiedades nucleares usando aprendizaje automático.

RANS-PINN combina aprendizaje automático y física para predicciones más rápidas de flujos turbulentos.

Una nueva G-CNN mejora el análisis y la precisión de imágenes médicas en 3D.

Un nuevo conjunto de datos mejora la investigación sobre la calidad del aire con datos fiables y una gran cobertura de sensores.

Las trayectorias semánticas mejoran nuestra comprensión de los patrones de movimiento con información contextual.

Una mirada a enfoques de aprendizaje profundo descentralizados que priorizan la privacidad de los datos.

ReCoV ayuda a identificar y eliminar etiquetas ruidosas para mejorar el rendimiento del modelo.

Mejorando la eficiencia del diseño a través de métodos de optimización colaborativa.

Un nuevo método mejora la detección de objetos conocidos y desconocidos.

La investigación revela riesgos ocultos en modelos de aprendizaje automático a través de esteganografía.

El modelo de neurona ELM simplifica la comprensión de funciones cerebrales complejas con menos parámetros.

Un enfoque novedoso mejora las predicciones del valor del cliente a lo largo de su vida para tomar mejores decisiones de negocio.

Aprende cómo la imagenología médica ayuda en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades.

FLOWER aborda el aprendizaje con pocos ejemplos y el olvido catastrófico en modelos de aprendizaje automático.

TensorNet mejora las predicciones moleculares usando representaciones tensoriales eficientes.

Un nuevo marco mejora el entrenamiento de redes convolucionales de grafos mediante agrupamiento adaptativo.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de actos de habla en bengalí usando análisis de audio y texto.

Explora cómo los valores atípicos afectan el clustering k-means y métodos para la evaluación.

Un nuevo modelo se adapta a la heterofilia en gráficos, mejorando el rendimiento y la precisión.

Nuevo método combina aprendizaje automático con modelado de turbulencias para mejorar simulaciones.

Examinando los desafíos y estrategias para mejorar las defensas del modelo contra ataques adversariales.

Explorando cómo el lenguaje ayuda a inferir metas en situaciones sociales.

Nuevo método mejora las recomendaciones de e-commerce al entender las intenciones de compra de los clientes.

Un nuevo método usa redes neuronales para resolver PDEs de manera eficiente mientras preserva las leyes físicas.

Explorando los desafíos y estrategias en sistemas de aprendizaje multi-agente.

Un estudio sobre métodos de aprendizaje para protocolos de difusión en sistemas complejos.