Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo método mejora la eficiencia de las DNN en dispositivos con recursos limitados.

Un estudio sobre cómo combinar gráficos de conocimiento y razonamiento contrafactual en la IA.

Explorando los principios y la importancia del uso ético de la IA.

Un nuevo método estima la frecuencia respiratoria usando los sensores del smartwatch para un mejor monitoreo de la salud.

Explorando los avances en tecnología inalámbrica y estrategias de asignación de recursos.

Explorando cómo el aprendizaje de los niños pequeños puede mejorar las técnicas de aprendizaje por refuerzo.

Examinando cómo el ruido en los datos de pre-entrenamiento afecta el rendimiento del modelo.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento de los estudiantes en el entrenamiento de modelos.

Examinando el uso de LLMs para tareas en bioinformática.

Entendiendo cómo las Redes Neurales de Grafos modelan relaciones complejas en los datos.

Una nueva estrategia de comunicación para sistemas multiagente mejora la eficiencia y la adaptabilidad.

Este artículo habla sobre un nuevo método para optimizar modelos de aprendizaje automático.

Evaluando la incertidumbre en las redes neuronales para mejorar las predicciones científicas.

Un nuevo método mejora la resistencia de los modelos de deep learning contra ataques usando modelos pares.

Nuevos métodos mejoran la velocidad y eficiencia de entrenamiento para modelos de lenguaje grandes.

Este artículo analiza los algoritmos de DRL para sistemas HVAC eficientes en energía en edificios.

Un nuevo enfoque mejora el rendimiento del modelo contra cambios de distribución y ataques adversariales.

Un nuevo enfoque combina modelos de lenguaje con reconocimiento de actividades humanas consciente del contexto.

Examinando cómo el Diseño Experimental Adaptativo mejora las estrategias de marketing en tiempo real.

Nuevo conjunto de datos y marco mejoran la detección de objetos en imágenes SAR.

Este artículo cubre el desarrollo de sistemas inteligentes para camiones autónomos.

Explorando métodos para mejorar la clasificación multiclase a través de técnicas de pérdida sustituta.

Una mirada a cómo las GNNs analizan gráficos y se adaptan a los cambios.

Un nuevo método mejora la estimación de incertidumbres en simulaciones atomísticas con aprendizaje profundo.

Este artículo habla sobre los aspectos esenciales del aprendizaje por refuerzo restringido y sus aplicaciones en el mundo real.

Nueva biblioteca basada en JAX simplifica el aprendizaje federado para un mejor entrenamiento de modelos.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de la actividad humana entre diferentes usuarios.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a predecir la pérdida de señal en redes de comunicación urbanas.

Un marco para certificar aplicaciones de aprendizaje profundo en campos críticos para la seguridad.

Este estudio mejora el aprendizaje distribuido a través del uso efectivo de actualizaciones ponderadas en la Retroalimentación de Errores.

Nuevos métodos mejoran la marca de agua en los modelos de lenguaje grandes sin afectar la calidad del texto.

Un marco para detectar anomalías en la red usando solo datos de tráfico normal.

Un nuevo marco mejora la eficiencia del aprendizaje de grafos heterogéneos.

Presentando redes peripterales submódulas profundas para un aprendizaje de datos efectivo.

Perspectivas sobre el uso de energía y la eficiencia en modelos de aprendizaje profundo.

Aprende sobre la Localización Estocástica en muestreo y sus procesos clave.

Nuevos métodos en optimización distribuida mejoran la eficiencia y la privacidad en la toma de decisiones basada en datos.

Este artículo examina el papel de los tensores en la mejora de técnicas de agrupamiento.

TutoAI usa IA para facilitar la creación de tutoriales multimedia para varias tareas.

Explorando técnicas para mejorar los clasificadores multicategoría en medio de desafíos de datos mal etiquetados.