Informática - Aprendizaje automático

Los investigadores mejoran métodos para atacar la criptografía de Aprendizaje con Errores usando aprendizaje automático.

Un nuevo modelo mejora la clasificación de las etapas del sueño usando matrices SPD.

Un nuevo enfoque para predecir eventos utilizando técnicas de aprendizaje auto-supervisado.

Este estudio examina cómo añadir recurrencia a los Transformers para mejorar su rendimiento en tareas de aprendizaje automático.

Presentamos FairEHR-CLP, un marco para predicciones de salud justas y precisas usando datos de EHR.

Una forma más rápida de mantener a los escritores en el anonimato sin perder claridad en el texto.

ELRA adapta las tasas de aprendizaje para mejorar la eficiencia del aprendizaje automático.

Una mirada a técnicas seguras de aprendizaje por refuerzo y sus aplicaciones en el mundo real.

Un nuevo método proporciona mejor retroalimentación para entrenar modelos de lenguaje.

Explorando cómo el machine unlearning ayuda en la privacidad de datos y el cumplimiento de normativas.

Este artículo habla sobre métodos de aprendizaje profundo para analizar datos de trayectorias en varios campos.

Un método para mejorar la fiabilidad en la generación de texto midiendo la incertidumbre.

Un nuevo conjunto de datos revela información sobre el uso de modelos preentrenados en proyectos de software.

Nuevas técnicas mejoran la velocidad y efectividad de los ataques de morphing en los sistemas de reconocimiento facial.

Un nuevo enfoque combina la recolección de energía con el aprendizaje federado para mejorar la gestión de baterías.

Un nuevo método para analizar datos funcionales usando autoencoders de redes neuronales.

Los investigadores desarrollan un modelo que mejora la estabilidad en las simulaciones de dinámica molecular.

Este método acelera el entrenamiento de modelos secuenciales sin sacrificar precisión.

Un nuevo enfoque para evaluar modelos de aprendizaje automático sin datos etiquetados.

Nuevos sistemas automatizan las respuestas a las Acciones de Oficina de patentes, mejorando la eficiencia para los abogados.

Un nuevo marco ayuda a los modelos generativos a olvidar datos sensibles sin perder rendimiento.

Un enfoque novedoso mejora el rendimiento del aprendizaje por refuerzo offline a través de actualizaciones de gradiente ortogonales.

Este artículo habla de un nuevo método para que las máquinas usen herramientas en entornos dinámicos.

Una mirada a cómo los Transformers y los GSSMs manejan las tareas de copia.

Esta investigación mejora el aprendizaje por refuerzo en línea usando modelado de razón de densidad para una mejor exploración.

Anticipar eventos futuros moldea las decisiones en la vida diaria y la tecnología.

Examinando los posibles riesgos de extinción relacionados con la IA y cómo hablar de ellos.

Mejorando los CBMs al minimizar la fuga de información para una mejor interpretabilidad y confianza.

Todyformer mejora el análisis de gráficos dinámicos con aprendizaje local y global eficiente.

Un nuevo método se centra en la relevancia para mejorar las respuestas de los modelos de lenguaje.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las predicciones a largo plazo en datos de series temporales complejas.

Explorando la integración de LLMs en tareas de computación de alto rendimiento.

Un estudio sobre cómo identificar patrones inusuales en series temporales usando clasificación de una sola clase.

El Transformador de Grafos Informado por Topología mejora el reconocimiento de isomorfismo en grafos y las capacidades predictivas.

El marco TSF-HD ofrece pronósticos eficientes y precisos para diferentes patrones de datos.

Un método para mejorar la categorización multi-etiqueta en textos biomédicos.

Un nuevo método para evaluar el valor de los datos en datos de grafos complejos.

Estrategias para mejorar la toma de decisiones en entornos cooperativos con información incompleta.

Las explicaciones contrafactuales ofrecen información sobre las decisiones algorítmicas, pero necesitan ser confiables.

La Regularización de Dimensionalidad Local ofrece soluciones para mejorar la calidad de la representación en SSL.