Informática - Aprendizaje automático

Una mirada a cómo la información mutua moldea las relaciones de datos en el aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la privacidad en el intercambio de datos para predicciones de ciudades inteligentes.

Un nuevo enfoque para mejorar el reconocimiento de actividades humanas usando contextos de datos diversos.

Un nuevo método mejora la eficiencia del ajuste de modelos utilizando métricas de relación señal-ruido.

Nuevo método mejora la integración del sonido virtual en entornos de AR.

Nuevos avances en bases de datos de idiomas mejoran los estudios comparativos entre lenguas del mundo.

TAKFL optimiza el intercambio de conocimientos en el aprendizaje federado para diferentes capacidades de dispositivos.

Explora los conceptos esenciales de la física molecular y sus aplicaciones prácticas.

Este nuevo método agiliza la generación de imágenes en modelos de IA, mejorando la eficiencia y la velocidad.

Un nuevo método mejora la alineación de datos, especialmente con conjuntos de datos ruidosos.

Métodos innovadores para el aprendizaje por refuerzo sin necesidad de conocer el estado previo.

Un nuevo marco mejora la calidad de los conjuntos de datos de video-lenguaje a través de un refinamiento iterativo.

Un nuevo marco para mejorar las predicciones en sistemas complejos usando datos pasados.

Nuevos métodos buscan mejorar la eficiencia en simulaciones de dinámicas cuánticas.

Este artículo mejora el aprendizaje federado para GNNs mientras se mantiene la privacidad del usuario.

AUGUR simplifica la búsqueda de lugares óptimos para la unión molecular usando técnicas avanzadas.

Este estudio mejora la eficiencia del aprendizaje federado usando servidores edge para una mejor gestión de recursos.

Mejorando la precisión de las mediciones de energía en experimentos de física de partículas.

Un modelo para evaluar la calidad de segmentación sin referencias de verdad objetiva.

Nuevas técnicas podrían mejorar el tratamiento del cáncer con un mejor monitoreo de la dosis de radiación.

Un nuevo enfoque ayuda a los satélites a reducir el uso de batería y extender su vida útil.

Este artículo examina MLPs y KANs en entornos con pocos datos.

HealthQ evalúa la capacidad de la IA para hacer preguntas en el cuidado de pacientes.

Una mirada a cómo las CNN aprenden características de imágenes y sus similitudes universales.

Un nuevo método ofrece estimaciones rápidas de rendimiento para afinar modelos de lenguaje.

Analizando la sobre-parametrización en RMLR y futuras direcciones de investigación.

Una mirada profunda a las opiniones de los investigadores sobre el uso de modelos de lenguaje en estudios cualitativos.

STVNN ofrece una solución sólida para analizar datos complejos a lo largo del tiempo.

MAST mejora la eficiencia en el entrenamiento de múltiples agentes de IA a través de métodos dispersos.

Aprende cómo los modelos de machine learning pueden mejorar al enfrentarse a datos nuevos y desconocidos.

Explorando métodos para mejorar los modelos multimodales en desglosar preguntas visuales.

Nuevos métodos mejoran el reconocimiento de voz para lenguas de pocos recursos sin texto.

Un nuevo marco mejora la eficiencia del aprendizaje en el aprendizaje continuo en línea.

Las funciones de Zorro ofrecen soluciones fluidas para mejorar el rendimiento de redes neuronales.

Un marco que usa MLP y SVM identifica malware en Android de manera efectiva.

Un método para abordar de manera eficiente desafíos complejos de mínimos cuadrados.

Una mirada a cómo los modelos o1 planean acciones y su rendimiento en varias tareas.

Este artículo examina cómo la duración del entrenamiento afecta las tasas de aprendizaje en LLMs.

Un nuevo método para mejorar la resiliencia del Aprendizaje Federado contra ataques de datos.

Examinando la importancia de las interacciones entre proteínas y ligandos en las predicciones de modelos.