Informática - Aprendizaje automático

Esta investigación explora nuevos métodos para equilibrar múltiples objetivos en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo estándar para probar modelos de lenguaje visual con cambios mínimos en imágenes y subtítulos.

GraphTP mejora el aprendizaje de grafos a través de estrategias de datos mejoradas.

Un nuevo método para evaluar las habilidades de aprendizaje de los modelos de lenguaje de largo contexto a través de Task Haystack.

Una nueva plataforma mejora las pruebas para vehículos autónomos a través de simulaciones de carreras realistas.

Un enfoque novedoso combina el clonaje de comportamiento y el aprendizaje por refuerzo para un ensamblaje preciso de robots.

Una mirada a las fortalezas y debilidades de los KAN y MLP en el aprendizaje automático.

Un nuevo algoritmo mejora las incrustaciones hiperbólicas para una mejor representación de datos jerárquicos.

Un estudio sobre enfoques locales y globales en algoritmos de aprendizaje continuo.

Modelos de deep learning analizan grabaciones de voz para identificar insuficiencia respiratoria y estimar niveles de oxígeno.

Un nuevo método mejora la comprensión de las restricciones de seguridad en robótica.

BONES hace más fácil la estimación del Valor de Shapley para una mejor interpretación de la IA.

BART es una herramienta poderosa para predecir resultados en diversos campos.

Aprende cómo la información de sensibilidad mejora el entrenamiento de redes neuronales en ingeniería.

La tinción de hematoxilina y eosina mejora la evaluación de células inmunitarias en tumores.

KSGAN mejora los modelos generativos con una medida de distancia única para una mejor generación de muestras.

El aprendizaje federado ofrece una forma de usar datos mientras se mantiene la privacidad del usuario.

Un nuevo método reduce el tiempo perdido por errores de memoria en la computación.

Una guía para manejar las incertidumbres en la segmentación de imágenes médicas para un mejor diagnóstico.

Un nuevo método mejora la toma de decisiones en la optimización teniendo en cuenta los costos.

Nuevos métodos mejoran las estimaciones de incertidumbre en GNNs para modelar las energías de materiales.

Descubre cómo las consultas de mejor acción mejoran los resultados de aprendizaje en línea y reducen las pérdidas en la toma de decisiones.

Este artículo analiza el rendimiento del modelo en varias tareas y conjuntos de datos.

Un nuevo método facilita la detección de factores conmutativos en grafos de factores.

Un nuevo marco para analizar las políticas comerciales en la economía global.

Este estudio demuestra la convergencia global para Gradient EM en Modelos de Mezcla Gaussiana sobre-parametrizados.

Modelos avanzados predicen condiciones cardíacas usando señales de PPG y ECG.

Un nuevo marco mejora la generación de código RTL a través de la aumentación de conjuntos de datos y la autorreflexión.

Este estudio examina las limitaciones de la función ReLU repetida en redes neuronales.

Presentando ODGR y GATLing para el reconocimiento flexible de metas en entornos dinámicos.

El análisis de imágenes avanzado podría mejorar las opciones de tratamiento para pacientes con cáncer de ovario.

Nuevos métodos mejoran las habilidades y la toma de decisiones de los personajes animados en el ping pong.

Mejorar los entornos de entrenamiento es clave para un aprendizaje robótico efectivo.

Repensando los MDPs a través de la geometría para una toma de decisiones eficiente.

Este documento describe modelos de guardarrails para promover una IA segura en la educación.

Nuevos modelos mejoran las predicciones de eficiencia de electrolitos de baterías.

Un nuevo método mejora el análisis seguro de datos mientras protege la privacidad.

Descubre cómo los sistemas de recomendación basados en gráficos y el aprendizaje contrastivo mejoran las sugerencias personalizadas.

Explorando técnicas para eliminar datos de modelos de IA de manera efectiva.

Explorando el papel de las redes neuronales de picos en el aprendizaje federado vertical para la privacidad de datos.