Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo sistema reduce la latencia en modelos de Mezcla de Expertos mientras controla los costos de memoria.

Un nuevo sistema mejora la velocidad de los modelos de lenguaje en varias aplicaciones.

Un estudio revela problemas con la clasificación de plancton debido a un cambio en el conjunto de datos.

Aprende cómo los acumuladores de baja precisión mejoran el rendimiento de las DNN sin sacrificar la precisión.

Un nuevo enfoque modular mejora la eficiencia y precisión en la identificación de atacantes cibernéticos.

Un nuevo método mejora el movimiento de la distribución de probabilidad usando redes neuronales.

Los modelos de lenguaje mejoran la eficiencia en el descubrimiento de nuevas moléculas para el desarrollo de medicamentos.

Un nuevo marco acelera la recuperación de información para modelos de lenguaje.

MANTRA mejora la predicción a largo plazo con un enfoque de aprendizaje dual para mayor precisión.

Un nuevo marco aborda los desafíos en las Redes Neurales de Grafos de manera efectiva.

NFLikelihood permite el aprendizaje no supervisado de probabilidades, mejorando el análisis de datos en física.

Un enfoque de aprendizaje automático mejora el monitoreo de la calidad de los datos en experimentos de física de altas energías.

Los algoritmos cuánticos aceleran los árboles de decisión para un mejor análisis de datos.

FedGT mejora el aprendizaje federado con mejor privacidad y rendimiento para datos de grafo.

Nuevo método mejora las redes neuronales contra ataques adversariales usando entradas basadas en conjuntos.

Aprende cómo las redes de características mejoran el aprendizaje automático y la interpretación de datos.

La investigación explora cómo mejorar la adaptabilidad del aprendizaje automático a través del meta-aprendizaje y la inducción de Solomonoff.

Un nuevo método para mejorar la resistencia de las redes neuronales a ataques sin perder rendimiento.

La IA ofrece ayuda personalizada para un cambio de comportamiento duradero, ayudando a alcanzar metas.

Un nuevo método para crear muestras aleatorias a partir de funciones características usando redes neuronales.

Un nuevo algoritmo revela ideas sobre la toma de decisiones en procesos empresariales complejos.

Examinando el impacto del ruido en las etiquetas en los algoritmos de generalización de dominio.

La encriptación homomórfica híbrida ofrece soluciones para la privacidad en el análisis de datos.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en IA mientras aseguran seguridad y eficiencia.

Este estudio utiliza IA para evaluar el estado de conservación de las orquídeas en el mundo.

Un nuevo método para la compresión y recuperación eficiente de datos.

Un nuevo marco busca asegurar la equidad en las predicciones de GNN.

Los RFMs mejoran el aprendizaje de características y manejan datos de alta dimensión de manera eficiente.

Explorando cómo el análisis de sentimientos conecta la comida, la salud y el bienestar personal.

Cómo el análisis de datos puede ayudar a las familias en riesgo de desalojo.

Un nuevo método simplifica la creación de modelos CAD B-rep complejos.

Un nuevo enfoque mejora el procesamiento de datos satelitales usando métodos de aprendizaje federado.

Estudiando los impactos adversos en agentes de trading automatizado en mercados competitivos.

Deep Kernel Learning mejora los sistemas de control, asegurando seguridad y fiabilidad en medio de la complejidad.

Este estudio explora cómo la causalidad mejora las tareas de clasificación de las Redes Neuronales Graph.

Este artículo explica cómo la cuantización suave simplifica datos complejos sin perder detalle.

TransTroj mejora los ataques de puerta trasera, aumentando su efectividad y resistencia a la detección.

Un estudio revela cómo un entrenamiento variado mejora la adaptabilidad de los agentes de RL en entornos cambiantes.

El protocolo LEACH-RLC mejora la gestión de energía en redes IoT a través de agrupamientos inteligentes.

Nuevos marcos mejoran la calidad y eficiencia en la fabricación aditiva de metales.