Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo sistema usa modelos cerebrales para ayudar a los robots a moverse en espacios desconocidos.

Un nuevo método mejora las predicciones de ventas en las compras en línea.

Un nuevo método mejora el análisis de supervivencia al abordar riesgos competitivos de manera efectiva.

Un nuevo enfoque usando CNNs mejora la precisión en la detección de objetivos de radar.

Explorando cómo los modelos de lenguaje grandes aprenden de ejemplos sin entrenamiento adicional.

Explorando ecuaciones diferenciales ordinarias neuronales y su potencial en el aprendizaje profundo.

Nuevas técnicas mejoran la precisión del seguimiento de objetivos en condiciones inciertas.

NL-CS Net mejora la reconstrucción de imágenes usando aprendizaje profundo y técnicas tradicionales.

Un nuevo enfoque mejora la validación de exoplanetas usando información de multiplicidad.

El nuevo conjunto de datos CREMP mejora la investigación sobre péptidos macrocíclicos en medicina.

LERP mejora el aprendizaje de reglas lógicas al incorporar información contextual de gráficos de conocimiento.

Nuevo conjunto de datos sintético ayuda a entender la exposición a EMF y sus impactos en la salud.

Esta investigación usa aprendizaje automático para analizar las propiedades de las nubes cirros y su impacto en el clima.

Este método mejora los modelos de lenguaje para áreas específicas de manera eficiente.

Aprende cómo las etiquetas imprecisas pueden mejorar los modelos de aprendizaje automático a través de métodos innovadores.

Este estudio se centra en crear entornos difíciles para el entrenamiento de agentes de DRL.

Las redes residuales mejoran el deep learning al abordar los desafíos de la mayor profundidad.

Nuestra investigación muestra cómo el aprendizaje automático mejora el análisis de imágenes satelitales para predicciones a largo plazo.

Un nuevo modelo para hacer predicciones de forma eficiente utilizando poca memoria.

Un estudio que compara Q-Learning, Aprendizaje por Imitación y Modelado de Secuencias.

Un método para reducir patrones engañosos en modelos preentrenados para mejores predicciones.

Un nuevo enfoque para una mejor selección de ejemplos en modelos de lenguaje.

La investigación revela sesgo en los modelos de lenguaje hacia las culturas occidentales sobre las árabes.

Explorando nuevas estrategias para tomar decisiones usando datos pasados en entornos inciertos.

Aprende cómo la OIE mejora la detección de eventos desde áreas ricas hasta zonas de pocos recursos.

Un estudio que destaca los beneficios de las restricciones gramaticales en las salidas de modelos de lenguaje.

Un nuevo método mejora la adaptabilidad de los robots en entornos complejos.

La investigación muestra que los prompts basados en léxico mejoran las tareas de clasificación de estilo en modelos de lenguaje.

Explora el papel crítico de las tasas de aprendizaje en el entrenamiento de redes neuronales.

ReadMe++ ofrece oraciones diversas para evaluar la legibilidad en árabe, inglés e hindi.

Un nuevo método mejora la eficiencia de DNN para dispositivos pequeños sin perder precisión.

Aprende sobre métodos eficientes y privados para estimar la entropía en datos.

Un nuevo método y conjunto de datos mejoran la detección temprana de vulnerabilidades en software.

Explorando cómo el aprendizaje automático mejora el diseño experimental para la investigación psicológica.

Este estudio revisa los métodos de generación de datos sintéticos para la investigación en salud, centrándose en la privacidad y la calidad.

Un nuevo método en el aprendizaje continuo mejora el rendimiento en las tareas y reduce el olvido.

KARNet combina aprendizaje automático y física para hacer mejores predicciones de conducción autónoma.

Un nuevo enfoque para abordar problemas NP-duros usando modelos híbridos.

EXnet ofrece soluciones innovadoras para tareas de clasificación de texto con ejemplos ilimitados.

Explorando cómo el Aprendizaje por Refuerzo Inverso ayuda a los agentes a aprender del comportamiento de expertos.