Informática - Aprendizaje automático

KAT mejora el aprendizaje profundo usando KANs avanzados para reemplazar MLPs.

Una nueva técnica reduce las necesidades de memoria para modelos de lenguaje grandes, manteniendo el rendimiento.

Un nuevo método mejora la eficiencia en la programación de trabajos usando datos pasados.

Un nuevo método mejora la eficiencia en el procesamiento de entradas largas para modelos de lenguaje.

Los modelos de lenguaje causal muestran potencial para resolver Sudokus y acertijos de cebra.

Un nuevo modelo revela información sobre relaciones positivas y negativas en las redes.

Un nuevo método mejora la privacidad de los datos en el aprendizaje automático a través de enfoques personalizados.

Un nuevo método mejora la selección de temperatura para un muestreo estadístico eficiente.

Un enfoque innovador mejora el descubrimiento de materiales para la tecnología y la salud.

ReflectDiffu mejora las interacciones con chatbots al entender mejor las emociones.

Una nueva variante de primer orden de MAML mejora la eficiencia en tareas de meta-aprendizaje.

Este estudio mejora la precisión de la clasificación de imágenes médicas usando datos sintéticos.

Un nuevo método combina IA y química cuántica para resolver ecuaciones complejas de manera eficiente.

Un nuevo marco combina aprendizaje automático y EDPS para modelado científico eficiente.

Un nuevo método combina técnicas estadísticas y aprendizaje automático para mejores pronósticos de la altura de las olas.

Un nuevo método que mejora el reconocimiento de voz mientras asegura la privacidad de los datos.

Examinando cómo el mix de casos afecta el rendimiento de los modelos de predicción en la salud.

Un nuevo método combina física y aprendizaje automático para resolver ecuaciones matemáticas complejas.

Este artículo destaca un estudio sobre cómo el ML predice la rugosidad de la superficie en procesos de fresado.

Este artículo habla sobre la destilación de conjuntos de datos y su importancia en varias áreas.

Este artículo habla sobre formas de mejorar la seguridad en RL usando modelos de lenguaje.

Una mirada a cómo IRL mejora el rendimiento y la diversidad de los modelos de lenguaje.

La investigación revela nuevos hallazgos sobre la toxicidad de los PFAS y sus efectos en la salud.

Nuevas técnicas mejoran las habilidades de los robots, pasando de simulaciones a tareas del mundo real.

Este documento explora cómo los métodos bootstrap mejoran la estabilidad y la robustez en modelos de SGD.

Un estudio sobre métodos de aprendizaje incremental por instancia y por lotes para etiquetas retrasadas en la detección de fraudes.

Un nuevo sistema predice las puntuaciones de naturalidad para el habla sintética usando métodos innovadores.

Este estudio explora el uso del Aprendizaje por Transferencia para un control de calidad efectivo en la colocación de cintas de CFRP.

Un nuevo método para mejorar la comparación de datos usando transporte óptimo.

Presentamos una red neuronal única para manejar datos de valor complejo de manera efectiva.

Un nuevo método mejora la detección de anomalías usando ejemplos sintéticos.

Un nuevo estándar busca mejorar la evaluación de incertidumbre en los modelos de lenguaje.

FreeMark permite la marca de agua en modelos de aprendizaje profundo sin afectar el rendimiento.

SHIRE mejora la velocidad de aprendizaje de los robots al integrar la intuición humana con el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo enfoque mejora la fiabilidad en el entrenamiento de modelos de lenguaje a través de sistemas de retroalimentación robustos.

Un nuevo método mejora el razonamiento del modelo a través de trazas de programación estructurada.

Una visión general de los métodos de muestreo óptimos en la aproximación por mínimos cuadrados.

Un nuevo marco mejora la predicción de movimiento para coches autónomos, aumentando la seguridad y la eficiencia.

Te presento GRIN, un nuevo modelo para la estimación de profundidad usando datos escasos.

Un nuevo método mejora la selección de muestras en el aprendizaje semi-supervisado.