Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo método mejora la segmentación de imágenes al optimizar los factores de redimensionamiento de manera eficiente.

Las familias aprenden conceptos de machine learning juntas a través de una app en tablet.

Esta investigación mejora la afinación de programas de tensor en diferentes hardware usando técnicas de aprendizaje por transferencia.

Una mirada a DNAS y su impacto en el diseño de redes neuronales.

Este marco mejora la verificación de hablantes usando datos no etiquetados y técnicas de agrupamiento.

Un estándar completo para evaluar modelos de Texto-a-Imagen en múltiples habilidades.

Este artículo examina cómo mejorar los algoritmos de aprendizaje centrándose en las distribuciones de datos.

Un modelo de aprendizaje profundo simplifica la detección de picos en experimentos de cristalografía de rayos X.

Un método que usa cámaras estereoscópicas para estimar la velocidad del vehículo con precisión.

Un método nuevo que mejora la reconstrucción de eventos de colisión de partículas usando redes neuronales de grafos.

Las técnicas de deep learning mejoran la clasificación del ruido en las señales de ondas gravitacionales.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático al gestionar de manera eficiente el conocimiento relacionado con las tareas.

Un nuevo método mejora la predicción a largo plazo al seleccionar las mejores mediciones.

Un nuevo enfoque mejora el aprendizaje federado al reducir la deriva y el olvido de los clientes.

Un nuevo modelo predice mensajes de datos de conjunción para operaciones satelitales más seguras.

Un nuevo modelo de IA mejora las predicciones de los resultados de aprendizaje de los estudiantes.

OpenAL facilita comparar métodos de aprendizaje activo con tareas y métricas realistas.

R-softmax mejora la claridad del modelo al permitir probabilidades cero para ciertas categorías.

Este estudio analiza cómo los niveles de ingresos influyen en las interacciones en línea en las discusiones comunitarias.

Una mirada a la importancia de proteger los datos personales en la tecnología.

Un nuevo enfoque para mejorar las predicciones con información faltante.

NeAT mejora la transferencia de estilo editando imágenes para obtener mejor calidad y retención de detalles.

Un nuevo método permite a los usuarios proteger su privacidad de datos en el aprendizaje federado.

Explorando el potencial de la computación cuántica en técnicas de modelado generativo.

Este estudio mejora los algoritmos de etiquetado de jets usando entrenamiento adversarial para mayor robustez.

Una mirada a los juegos bayesianos, sus equilibrios y el papel de los mediadores.

Un enfoque flexible para establecer límites inferiores en el riesgo bayesiano en la estimación de parámetros.

Este enfoque conecta las acciones de video y el sonido usando física para obtener mejores efectos de sonido.

FedShift aborda el desequilibrio de clases en el aprendizaje federado para mejorar el rendimiento del modelo.

Este artículo habla sobre el marco Phy-DRL para tomar decisiones más seguras en sistemas complejos.

Un nuevo método mejora la edición de imágenes usando mapas de ruido amigables con la edición.

AIIPot mejora la seguridad del IoT al involucrar a los atacantes a través de aprendizaje automático interactivo.

Investigando nuevas medidas para mejorar el método del Botleneck de Información.

Nuevo método mejora la generación de imágenes mientras mantiene el conocimiento pasado.

Explora el papel del aprendizaje federado en mejorar la eficiencia de la comunicación satelital MIMO.

PCA-Net combina PCA y redes neuronales para mejorar el análisis de datos.

Este estudio analiza datos de seguimiento ocular para mejorar modelos de identificación biométrica.

Este artículo habla sobre cómo mejorar la robustez del modelo en datos en streaming contra ataques adversariales.

El proyecto busca dar explicaciones en lenguaje natural para las acciones de vehículos automatizados.

Este artículo evalúa los riesgos de re-identificación en las representaciones de usuarios y las medidas de privacidad.