Informática - Aprendizaje automático

Abordando problemas de datos del mundo real con nuevos métodos de aprendizaje.

Los investigadores revelan cómo el malware puede engañar a los antivirus con ataques astutos.

Un nuevo enfoque mejora la alineación de imágenes en diagnósticos médicos.

Un nuevo marco combina el aprendizaje por refuerzo y la optimización para mejorar la programación de tareas.

Este artículo examina maneras de mejorar la cuantización en modelos de aprendizaje profundo usando TVM.

El agente ExpeL aprende de experiencias para mejorar su desempeño en varias tareas.

Un nuevo método mejora la robustez de las CNNs de Mezcla de Expertos contra entradas adversariales.

Un nuevo método mejora la forma en que se representan los nodos en los grafos.

CASS combina técnicas de IA para mejorar el análisis de la salud con datos limitados.

Un nuevo método para calcular los valores de Shapley en clasificadores de Bayes ingenuo mejora la interpretabilidad del modelo.

Presentando un enfoque nuevo para calcular la dimensión VC y mejorar el entrenamiento de modelos.

Un nuevo enfoque acelera la clasificación binaria usando regresión logística paralela basada en GPU.

La investigación explora el papel de Twitter en la detección de robos de vehículos.

PaLD ofrece formas eficientes de analizar relaciones en grandes conjuntos de datos.

El aprendizaje transferible desechable aborda las preocupaciones de privacidad mientras mantiene el rendimiento del modelo.

Un estudio sobre el uso de modelos de lenguaje para clasificar manifiestos políticos según varios factores.

Un nuevo método equilibra los modelos de aprendizaje automático para un mejor rendimiento.

El aprendizaje causal revela relaciones de causa y efecto en el análisis de datos.

Un enfoque nuevo predice mediciones cerebrales faltantes usando aprendizaje automático avanzado.

Un modelo predictivo usa datos para mejorar la toma de decisiones ambientales.

Un nuevo enfoque mejora la calidad de imagen y la consistencia en CcGANs usando muestras negativas.

Nuevo conjunto de datos mejora la investigación sobre las células nerviosas en roedores usando microscopía de fluorescencia.

Un nuevo método para guiar modelos de lenguaje de manera eficiente.

SharpCF mejora los sistemas de recomendación mientras mantiene la eficiencia y precisión.

Este estudio investiga cómo la actividad cerebral se relaciona con las emociones usando aprendizaje automático.

El aprendizaje federado mejora la seguridad de los vehículos conectados mientras protege los datos de los usuarios.

Una mirada a la inyectividad de las capas ReLU y sus implicaciones en las redes neuronales.

Abordando desafíos para aplicaciones de aprendizaje automático seguras en sistemas críticos.

Un método para mejorar la comprensión del aprendizaje profundo en el monitoreo de la salud de máquinas.

Una mirada a los desafíos y soluciones en los métodos de detección del cáncer de mama.

Los agentes de IA tienen que adaptarse para trabajar bien con nuevos compañeros en diferentes entornos.

Un nuevo enfoque para predecir el tráfico que incorpora datos de actividad humana.

Un nuevo método mejora la detección OOD combinando representaciones de datos globales y locales.

FedSIS mejora la detección de ataques de presentación facial mientras asegura la privacidad de los datos.

Este artículo habla sobre ataques de envenenamiento en modelos financieros de deep learning y sus riesgos ocultos.

Examinando los riesgos de reidentificación en sentencias judiciales anonimadas usando modelos de lenguaje.

Integrar metadatos mejora el rendimiento en tareas de habla como la identificación de idiomas.

Una mirada a cómo la adaptación de instrucciones mejora las respuestas de los modelos de lenguaje.

Este estudio evalúa las técnicas de análisis de sentimientos para el bangla usando modelos de lenguaje avanzados.

Este documento habla de cómo los robots pueden identificar a sus compañeros de conversación usando pistas visuales.