Informática - Aprendizaje automático

RealMLP mejora la eficiencia del machine learning para el análisis de datos tabulares.

Un nuevo método mejora el descubrimiento molecular usando algoritmos evolutivos y modelos de lenguaje.

Se propone un nuevo método para mejorar la modelación de nubes de puntos.

Un nuevo método mejora la eficiencia del entrenamiento para ecuaciones complejas usando escalado variable.

Aprende cómo la reducción de dimensionalidad ayuda a los científicos a analizar datos biológicos.

AFIND+ mejora el aprendizaje federado descentralizado al optimizar la selección de vecinos y la agregación de actualizaciones.

Combinar imágenes de rayos X de tórax y EHR mejora la precisión del diagnóstico.

Un nuevo enfoque mejora las predicciones de tráfico usando transformación wavelet y mecanismos de atención.

Los modelos de difusión enmascarada muestran potencial en la generación de texto e imágenes.

Un marco para usar modelos de lenguaje directamente en smartphones para servicios seguros y personalizados.

Un nuevo enfoque para mejorar la fiabilidad de las predicciones en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la búsqueda de expresiones matemáticas a partir de datos.

Presentamos un nuevo método para redes neuronales bayesianas que mejora el modelado de la incertidumbre.

Explorando el potencial de los KAHMs en el aprendizaje federado para mejorar la privacidad y la eficiencia.

Un enfoque novedoso para la clasificación de formas usando técnicas basadas en grafos.

Examinando cómo la invariancia afecta el rendimiento del modelo en el aprendizaje por transferencia.

Este método mejora la selección de datos en la optimización bayesiana, aumentando la eficiencia y los resultados.

Un nuevo método basado en gráficos mejora la precisión y eficiencia del seguimiento de múltiples objetos.

Examina varios ataques de jailbreak en modelos de lenguaje y sus defensas.

Nuevas técnicas mejoran la velocidad de entrenamiento para modelos de recomendación de aprendizaje profundo.

El marco T-Hop aprovecha la información de rutas para hacer mejores predicciones en el descubrimiento de medicamentos.

Examinando el papel de las técnicas de dropout en la mejora de la equidad en las DNNs.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de las evaluaciones de modelos de lenguaje.

Nuevo enfoque mejora la eficiencia de la completación del gráfico de conocimiento en medio de desafíos de datos.

Este artículo explora la sobreparametrización y su impacto en la eficiencia del entrenamiento de modelos.

Un nuevo enfoque para mejorar la ruta del tráfico y reducir la congestión en áreas urbanas.

Este estudio evalúa técnicas de análisis de supervivencia utilizando conjuntos de datos simples con datos faltantes.

Helios ofrece un sistema de reconocimiento de gestos de bajo consumo para gafas inteligentes.

Este documento explora maneras de evaluar mejor la calibración del modelo y la precisión predictiva.

Explorando amenazas a los sistemas de DRL en la gestión energética ciberfísica.

Un nuevo enfoque mejora el Aprendizaje Federado al generar datos sintéticos y proteger la privacidad.

Descubre cómo los subespacios aleatorios mejoran la generalización de modelos en el aprendizaje automático.

Este estudio examina cómo la disposición de la red afecta el aprendizaje federado descentralizado en medio de amenazas bicefálicas.

Un nuevo estándar evalúa modelos de IA en problemas matemáticos complejos.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el procesamiento de imágenes y videos.

Un nuevo método mejora la precisión de los modelos de IA en el diagnóstico médico.

Un nuevo marco busca mejorar la precisión en las evaluaciones de seguridad del sistema eléctrico.

Explorando fKANs y su impacto en el rendimiento del aprendizaje automático.

Este estudio examina la inferencia variacional utilizando mezclas gaussianas de varianza fija.

pFedDIL mejora el aprendizaje automático al retener conocimiento mientras se adapta a nuevas tareas.