Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo método mejora el aprendizaje de nuevas clases mientras conserva el conocimiento viejo.

Presentando NeST para aprender mejor las clases nuevas sin olvidar las viejas.

Un estudio sobre la efectividad de diferentes modelos DLWP en la predicción del clima.

La investigación busca mejorar la fiabilidad de la IA y la eficiencia energética en diversas aplicaciones.

Una mirada al suavizado aleatorio como defensa para modelos de aprendizaje automático.

Modelos más pequeños ajustados a campos específicos, como la medicina, muestran un gran potencial.

Presentamos 360VFI para mejorar la calidad y la experiencia del video en 360 grados.

Examinando el papel de la robustez en la estimación de distribuciones desconocidas a partir de muestras.

Combinar TTS y datos reales mejora efectivamente los sistemas de reconocimiento de voz.

Aprende cómo el abandono temprano mejora la eficiencia en los modelos de Procesamiento de Lenguaje Natural.

Nuevos modelos proporcionan información sobre sistemas complejos al centrarse en componentes individuales.

HeCiX-KG une datos de ensayos clínicos con ideas biológicas para mejorar el desarrollo de medicamentos.

SciQu acelera las predicciones de propiedades de materiales usando aprendizaje automático y extracción de datos automatizada.

Nuevos métodos que utilizan modelos de difusión mejoran la ciberseguridad contra ejemplos adversariales.

Un nuevo método mejora la seguridad de las redes inteligentes sin comprometer la privacidad del usuario.

AsyCo mejora la precisión del aprendizaje con etiquetas incompletas usando un enfoque de doble tarea.

Explorando el papel de los priors tensoriales estructurados en la mejora de las estimaciones de datos.

E-LLaGNN mejora los GNNs al usar modelos de lenguaje de manera selectiva para un mejor rendimiento.

Esta investigación presenta un modelo de CNN para reconocer la base y el exponente de expresiones matemáticas a partir de imágenes.

Descubre lo básico del aprendizaje de Redes Bayesianas Dinámicas a partir de datos.

La IA generativa está transformando la creación de contenido en varios campos.

Un nuevo marco mejora los métodos de transporte entre diferentes dimensiones y tipos de espacios.

El marco POGEMA mejora la navegación multi-agente para evitar obstáculos de manera eficiente.

Un nuevo marco mejora la precisión del análisis de imágenes hiperespectrales.

Nuevo método mejora modelos de aprendizaje profundo para dispositivos con recursos limitados.

Un nuevo enfoque para mejorar los prompts de modelos de texto a imagen para obtener mejores resultados.

Explorando cómo los transformers analizan los sentimientos en el texto, como en las reseñas de películas.

Nuevo marco mejora la destilación de conocimiento al centrarse en muestras difíciles.

Un método que mejora el reconocimiento de sonidos en máquinas.

Explorando cómo la IA puede convertirse en compañeros de pensamiento de confianza para los humanos.

Un nuevo enfoque para mejorar la detección de anomalías en microservicios usando simulación y el comportamiento real de los usuarios.

Sep-DeepONet mejora la eficiencia en la resolución de ecuaciones diferenciales parciales de alta dimensión.

Presentando un nuevo método para una optimización efectiva en aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora la equidad en la modelización de datos de atención médica.

Descubre nuevas maneras de enfrentar problemas complejos de optimización.

Un estudio combina termografía infrarroja y aprendizaje automático para mejorar la detección de fiebre.

Nuevos métodos de datos sintéticos mejoran la precisión y comprensión en la detección de objetos basada en lenguaje.

Un nuevo marco mejora la precisión de las predicciones mientras minimiza el tamaño de los conjuntos de predicción.

Un estudio revela cómo los métodos de aprendizaje avanzados mejoran la adaptabilidad de las máquinas a problemas de hardware.

LSM-GNN mejora el entrenamiento multi-GPU para redes neuronales de grafos a gran escala.