Informática - Aprendizaje automático

Examinando cómo el ajuste fino aumenta el riesgo de revelar datos sensibles de entrenamiento.

Explorando la efectividad del DRL en el manejo de la temperatura con chorros de refrigeración en superficies calientes.

Un nuevo método mejora la potencia y precisión de los modelos de aprendizaje profundo.

Este artículo explora cómo la augmentación de datos mejora el aprendizaje en el aprendizaje por refuerzo profundo.

Un nuevo método mejora el aprendizaje de redes bayesianas al mejorar la categorización de datos.

Explora cómo DualView mejora la atribución de datos en modelos de aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora cómo los robots entienden su entorno para navegar mejor.

Una mirada a mejorar las técnicas de aprendizaje para datos dependientes del tiempo.

Un proyecto integra EEG para mejorar la educación en humanidades a través de la detección de emociones en tiempo real.

Los estudios destacan muestras de élite para un entrenamiento de modelos de IA más ecológico.

Una guía práctica del paquete QuadratiK para el análisis de datos esféricos.

Examinando las limitaciones de los LLMs para entender y retener información temporal.

Un nuevo método mejora la identificación de objetos flexibles por parte de robots usando procesamiento de texto e imagen.

Un enfoque nuevo ayuda a la IA a mantener el conocimiento mientras aprende tareas nuevas.

Un nuevo método mejora la comprensión de las variables externas en la optimización.

GPDiff ofrece soluciones para datos urbanos limitados en aplicaciones de ciudades inteligentes.

Un estudio revela cómo los modelos de transformadores realizan tareas de razonamiento usando estrategias internas.

Los centros de carga rápida juegan un papel clave en apoyar el crecimiento de los vehículos eléctricos.

Un análisis de sistemas de recomendación y cómo mejorar su efectividad.

Investigando audio deepfake para mejorar modelos de transcripción para idiomas menos comunes.

Examinando cómo la auto-atención impacta el rendimiento del modelo en varias tareas.

Explorando cómo las redes tensoriales pueden mejorar el modelado del lenguaje a través de cadenas de spin de Motzkin.

Un nuevo modelo tiene como objetivo mejorar las predicciones de las densidades de objetos espaciales en órbita baja terrestre.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones para diversas estructuras de grafos usando PM-FGW.

Esta investigación usa aprendizaje automático para mejorar la modelización y medición de las olas del agua.

Una nueva función de pérdida mejora la estimación de la razón de densidad en el aprendizaje automático.

Las Redes Hopfield densas son geniales en el reconocimiento de patrones, sobre todo con datos ruidosos.

UniST ofrece predicción urbana avanzada a través de técnicas de modelado adaptables.

Un nuevo método mejora la eficiencia y precisión de la selección de características en el aprendizaje disperso.

Un sistema que monitorea el tráfico de comunicación para mejorar la seguridad de los vehículos y proteger contra amenazas.

ProSparse mejora la escasez de activación en LLMs para una mejor eficiencia y rendimiento.

Descubre un nuevo método para analizar redes complejas a través de estructuras jerárquicas.

Nuevas estrategias mejoran el aprendizaje con etiquetas débiles al seleccionar ejemplos negativos relevantes.

Este estudio analiza datos de Twitter para evaluar la salud mental en comunidades.

Descubre cómo LinkedIn mejora la búsqueda de empleo para quienes buscan trabajo y para los empleadores.

Un nuevo marco mejora la eficiencia en la búsqueda de empleo en LinkedIn.

Nuevo modelo identifica distracciones del conductor para mejorar la seguridad en la carretera.

Un nuevo método para marcar audio creado por modelos de difusión para proteger la propiedad.

Nuevos métodos buscan mejorar la equidad en el aprendizaje automático en diferentes lugares.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático al reducir las correlaciones engañosas.