Informática - Aprendizaje automático

Un marco muestra que modelos más pequeños pueden igualar a los más grandes en tareas de PLN.

Nuevos métodos mejoran la atribución del contenido generado por IA, aumentando la responsabilidad y abordando preocupaciones éticas.

Una mirada a cómo funcionan las redes neuronales profundas y su complejidad.

Examinando el algoritmo Forward-Forward y su potencial para imitar el aprendizaje biológico.

Un nuevo método mejora las evaluaciones de diseño de autos a través de representaciones en 2D.

Un nuevo modelo mejora las predicciones de retorno de acciones a través de técnicas avanzadas de deep learning.

Un nuevo modelo mejora la precisión en la detección de vulnerabilidades usando técnicas de aprendizaje profundo.

TrueKNN mejora la búsqueda de vecinos ajustando dinámicamente el radio de búsqueda.

Un conjunto de datos diseñado para mejorar las interacciones entre los clientes y los vendedores en las tiendas.

Aprende cómo DT-SNN mejora la eficiencia en las redes neuronales.

Nuevo sistema mejora la detección de objetos en vehículos automáticos en condiciones difíciles.

Un nuevo sistema usa imágenes de satélite para clasificar techos, mejorando las evaluaciones de riesgo de viento.

El dataset NeQA evalúa la habilidad de los modelos de lenguaje para entender la negación en las preguntas.

Una herramienta para evaluar las capacidades de razonamiento en varios pasos de los modelos de lenguaje grandes.

Desarrollando modelos de IA interpretables para un análisis preciso de imágenes médicas.

Investigadores usan datos cerebrales para mejorar el aprendizaje y la adaptabilidad de la IA.

Nuevos enfoques buscan mejorar el rendimiento y la generalización de GCN.

Mejorar los métodos de segmentación de pólipos puede ayudar a detectar el cáncer colorrectal en etapas tempranas.

Aprende cómo las Máquinas de Núcleo Restringido mejoran el análisis de datos de múltiples vistas.

LatentPINNs usan representaciones latentes para encontrar soluciones más rápidas en escenarios físicos complejos.

Explorando métodos para mejorar la codificación de imágenes para aplicaciones avanzadas de IA.

Este método permite que los agentes se adapten mejor a diferentes tareas sin recompensas etiquetadas.

Este artículo habla sobre el uso de Redes Neuronales Informadas por la Física para resolver problemas de mecánica cuántica.

Un método que combina LightGBM y Prophet para hacer predicciones precisas de ventas minoristas.

Te presentamos DrugChat, un sistema para mejorar el descubrimiento de drogas a través de preguntas interactivas y análisis de datos.

Introduciendo la codificación predictiva temporal para explicar cómo el cerebro recuerda secuencias.

La investigación muestra cómo las máquinas representan la información de manera similar al pensamiento humano.

Este artículo habla sobre el aprendizaje multilabel y métodos para manejar el desbalance de clases.

Este estudio destaca los beneficios de secuencias de acciones simples en RL.

Presentando la Matriz de Comparación Múltiple para una evaluación de algoritmos más clara.

Explorando cómo los modelos de transformadores se adaptan usando el aprendizaje en contexto a partir de ejemplos mínimos.

Un nuevo método para mejorar la interpretabilidad en GAMs al abordar la concurvidad.

Diable mejora la eficiencia del seguimiento del estado del diálogo en sistemas de IA.

Explorando cómo las redes neuronales reconocen simetrías en los datos a través de la equivarianza.

La generación de datos sintéticos mejora los sistemas de gestión de energía en hogares inteligentes.

Este estudio presenta técnicas innovadoras para analizar la actividad cerebral mediante fMRI.

Nuevos métodos mejoran el trabajo en equipo de los robots a pesar de los retrasos en el control.

Analizando limitaciones y correcciones en funciones de influencia para mejorar el rendimiento del modelo.

Evaluando riesgos de privacidad en el deep learning contra varios ataques.

Nuevo método mejora la adaptabilidad y eficiencia del modelo de IA.