Informática - Aprendizaje automático

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de atribución de datos de entrenamiento en modelos de IA.

SynCx mejora el descubrimiento de objetos usando pesos de valores complejos y procesamiento iterativo.

Usando aprendizaje automático para predecir riesgos de deslizamientos laterales por terremotos.

FedHPL mejora la eficiencia del aprendizaje federado mientras garantiza la privacidad de los datos en todos los dispositivos.

Mejorando la calidad de generación de texto al seleccionar ejemplos más limpios.

Un nuevo método permite la transferencia de módulos LoRA con datos sintéticos, minimizando la dependencia de datos originales.

Un nuevo método para analizar redes temporales y su incertidumbre.

WeiPer mejora la detección de datos fuera de distribución en modelos de aprendizaje automático usando ajustes de peso.

DSAM ofrece una nueva perspectiva sobre la conectividad cerebral utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje profundo.

Este artículo examina cómo el aprendizaje automático estima los efectos del tratamiento en estudios de comportamiento de hormigas.

Examinando la transición de clases de conceptos generales a clases extremas en el análisis de datos.

Un método para encontrar estrategias en MDPs sin conocimiento previo.

Nueva técnica de poda de capas mejora la eficiencia y precisión del modelo.

Una nueva función de pérdida mejora los datos tabulares sintéticos usando GANs para la investigación médica.

Un nuevo método mejora la optimización de diseños en campos complejos.

Una mirada a cómo los ejemplos adversariales desafían a los modelos de IA.

Incluir datos en otros idiomas mejora el rendimiento de los modelos de visión-lenguaje y la comprensión cultural.

El modelo CATS desafía los enfoques tradicionales en la predicción de series temporales usando atención cruzada.

Un nuevo enfoque mejora los embeddings de gráficos al centrarse en la gestión de dimensiones.

TGDP mejora la generación de datos en situaciones con pocos ejemplos de entrenamiento.

Un nuevo método para la optimización de carteras centrado en la eficiencia y la gestión de riesgos.

Este artículo habla sobre cómo GRSNN mejora las tareas de razonamiento gráfico usando el retraso sináptico.

Aprende cómo los hiperparámetros impactan el entrenamiento en redes neuronales amplias.

Examinando la efectividad y el costo de modelos de IA más pequeños en comparación con los más grandes.

AHAC mejora la toma de decisiones en robótica al adaptarse a la dinámica del entorno.

Cómo mejorar el sesgo en las recomendaciones usando las interacciones de los usuarios.

Un nuevo método para interpretar las activaciones neuronales mejora la seguridad y el control de la IA.

Presentando un nuevo método para mejorar los modelos de espacio de estado en sistemas dinámicos.

Los modelos de espacio de estados ofrecen un procesamiento eficiente en tareas de lenguaje natural, desafiando a los transformadores tradicionales.

Un análisis del comportamiento de SGD en el aprendizaje automático con ideas sobre los valores propios y la estabilidad del entrenamiento.

Nuevos métodos buscan mejorar el aprendizaje automático con tareas e interacciones diversas.

Un nuevo conjunto de datos destaca las diferencias de rendimiento entre grupos demográficos que utilizan asistentes de voz.

La Augmentación de Trayectorias Generativas mejora la toma de decisiones en RL offline.

Una mirada a la importancia y métodos para estimar la profundidad de la napa freática.

Este estudio evalúa métodos de aprendizaje automático para medir con precisión los niveles de pobreza.

Una nueva herramienta de IA mejora el descubrimiento de medicamentos al generar moléculas mejores y más rápido.

Presentando un nuevo enfoque para el aprendizaje por refuerzo offline para mejorar la toma de decisiones.

Un nuevo método mejora la seguridad en el aprendizaje por refuerzo a través de la gestión de riesgos.

Las Redes Kolmogorov-Arnold ofrecen soluciones innovadoras para el análisis de datos y el aprendizaje.

DeepHGNN mejora la precisión de la previsión jerárquica usando redes neuronales gráficas.