Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo modelo reduce la sobreconfianza en las predicciones, asegurando aplicaciones más seguras.

Examinando cómo los antecedentes de los anotadores afectan la calidad de los datos en tareas de PLN.

ParticleWNN ofrece un nuevo enfoque para mejorar soluciones de PDEs complejas usando aprendizaje profundo.

TrojLLM crea prompts ocultos para manipular las salidas de modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo marco mejora la identificación del riesgo de insuficiencia cardíaca y la atención al paciente.

Usar nubes de puntos 3D mejora mucho la interacción y la eficiencia de aprendizaje de los robots.

Un nuevo método acelera las consultas a bases de datos usando técnicas de machine learning.

Un nuevo enfoque enfatiza la importancia de las relaciones en el análisis de datos tabulares.

Un nuevo método combina física y aprendizaje automático para una mejor navegación de robots en interiores.

Un nuevo método certifica las predicciones de las redes neuronales bajo varios cambios en las imágenes.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de la encriptación para aplicaciones de aprendizaje automático.

Mejorando el rendimiento del modelo usando estrategias semisupervisadas en el aprendizaje automático.

Examinando cómo mantener las explicaciones consistentes a medida que los modelos de ML se adaptan.

Mejorando el mantenimiento predictivo a través de una mejor detección de fallas con métodos de calibración.

Face0 genera rápidamente imágenes basadas en texto y caras específicas.

Un nuevo método mejora la velocidad y precisión en el análisis de actividades neuronales.

Descubre cómo la teletransportación puede mejorar la optimización y la generalización en el aprendizaje automático.

Un enfoque nuevo para mejorar la precisión en la estimación de proporciones de mezcla.

Presentamos FairLTR-RC para mejorar la equidad en los sistemas de ranking sin necesidad de un reentrenamiento pesado.

Un nuevo método que convierte diseños dibujados a mano en modelos 3D detallados.

Un nuevo método mejora la detección de comunidades semi-supervisada al centrarse en la similitud de nodos.

Dispositivos pequeños podrían cambiar cómo monitoreamos la salud dentro del torrente sanguíneo.

Un método automático para identificar y solucionar errores en redes neuronales de manera eficiente.

Descubre un método para controlar la generación de imágenes a través de señales internas del modelo.

Investigadores mejoran las predicciones de sistemas caóticos usando modelos de difusión.

Un nuevo enfoque aborda los desafíos en los grafos de conocimiento, centrándose en la precisión y la fiabilidad.

LEDO mejora la calidad de los datos para responder mejor a preguntas basadas en opiniones.

Nuevos métodos estadísticos mejoran la comprensión de las relaciones entre múltiples factores.

Nuevos métodos mejoran la flexibilidad y el rendimiento del modelo en tareas de audio.

SID mejora la búsqueda de leyes de conservación en varios campos científicos.

Este estudio explora estrategias de navegación en un entorno simulado del laberinto de agua de Morris.

Un estudio sobre cómo los detalles de ubicación mejoran la identificación del modo de viaje.

Un nuevo enfoque mejora la segmentación de MRI para mejores resultados médicos.

Un estudio revela cómo los cuadrúpedos cambian de marcha para mantener el equilibrio y la eficiencia.

Un nuevo kit de herramientas de referencia ayuda a diseñar dispositivos nanofotónicos usando IA y ML.

Examinando cómo la manipulación afecta la interpretación de redes neuronales profundas.

Aprende cómo el triclustering ayuda a descubrir patrones en datos tensoriales complejos.

Ind-KNN mejora las predicciones privadas mientras protege la privacidad individual en aplicaciones basadas en datos.

Presentando un método eficiente para transferir el conocimiento de machine learning entre entornos.

Un nuevo método híbrido mejora la estimación de información mutua al combinar técnicas generativas y discriminativas.