Informática - Aprendizaje automático

Examinando cómo diferentes diseños afectan las opiniones sobre el discurso de odio.

Presentamos un método innovador para generar gráficos diversos y realistas.

Nuevas técnicas mejoran la eficiencia de la comunicación en el entrenamiento de modelos distribuidos.

Enfoques innovadores para mejorar la gestión de datos en la investigación biomédica.

Examinando el impacto futuro de los UAVs autónomos en misiones de ataque contra objetivos de alto valor.

Un nuevo enfoque para mejorar la estimación del valor de acción en agentes de aprendizaje por refuerzo.

Una visión general de métodos para aprender estructuras de árbol gaussiano y poliarbores.

Un nuevo método mejora la eficiencia en conjuntos de datos de aprendizaje automático.

Los robots mejoran sus interacciones a través de una mezcla de métodos de aprendizaje.

El modelo ProFITi predice resultados de series temporales muestreadas de manera irregular.

MediSwift revoluciona el procesamiento del lenguaje biomédico con modelos eficientes centrados en tareas médicas.

Explorando aplicaciones de transfer learning para mejorar funciones de ciberseguridad y enfrentar desafíos de datos.

Nuevos algoritmos abordan desafíos en MDPs adversariales sin necesitar conocimiento previo de pérdidas.

Una nueva estructura de modelo mejora la eficiencia y mantiene la precisión en los sistemas de recomendación.

Una mirada más cercana a los métodos de atribución causal para modelos de lenguaje grandes.

Una mirada más profunda a cómo los flujos basados en acoplamiento modelan distribuciones de datos complejas.

Un conjunto de datos diseñado para probar modelos de aprendizaje automático bajo factores confusos que cambian.

Este estudio explora métodos basados en clústeres para mejorar la generación de imágenes.

Un enfoque nuevo mejora la velocidad y precisión al predecir propiedades de cristales usando aprendizaje automático.

Explorando cómo las redes neuronales pueden predecir con precisión datos no vistos.

Esta técnica innovadora simplifica la edición de imágenes para diferentes usuarios.

Un nuevo método para muestreo efectivo de datos de distribuciones complejas.

Un nuevo método para mejorar los modelos de lenguaje a pesar de la retroalimentación humana ruidosa.

Este artículo habla sobre cómo mejorar predicciones usando interpolación fractal en modelos de aprendizaje automático.

Las preguntas de estudio cuestionan la necesidad de representaciones desenredadas para tareas de razonamiento visual abstracto.

Nuevo método mejora el análisis de datos en grafos a través de la difusión no lineal de haces.

Un nuevo método mejora el aprendizaje automático al combinar reglas lógicas con aprendizaje profundo.

Un método para conectar redes neuronales con razonamiento simbólico para un mejor rendimiento.

Presentando un método para mejorar las predicciones en entornos de datos de grafo en cambio.

Una mirada a cómo el análisis de datos puede mantener la privacidad individual.

La investigación muestra que los métodos de regularización general mejoran el rendimiento de los agentes de RL off-policy en varias tareas.

Un nuevo método mejora el enfoque del modelo en las características importantes durante la clasificación de imágenes.

SyllabusQA ofrece información para la respuesta automática de preguntas en educación.

Usando pérdidas aproximadas y salidas tempranas para optimizar el tiempo de entrenamiento de los modelos.

Examinando los peligros de privacidad en el Aprendizaje Federado y los modelos de lenguaje grandes.

Este artículo explora un método para estabilizar modelos generativos usando datos sintéticos.

Un método para eliminar habilidades no deseadas de los modelos de lenguaje mientras se mantienen intactas las funciones esenciales.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones para múltiples agentes en entornos inciertos.

SceneCraft crea escenas 3D a partir de texto, haciendo el diseño más fácil y eficiente.

AcME-AD mejora la interpretabilidad en modelos de detección de anomalías para tomar mejores decisiones.