Informática - Aprendizaje automático

Combinando estadísticas bayesianas y teoría de decisiones para mejorar la toma de decisiones con datos inciertos.

Un nuevo método mejora los LLMs al integrar conocimiento externo para un mejor rendimiento.

Sourcerer maximiza la incertidumbre en la estimación de distribución de fuentes, mejorando la precisión de la simulación.

Este estudio explora redes neuronales para la estimación de funciones de puntuación en modelos de difusión.

Explora el papel clave de la calibración en mejorar la fiabilidad del modelo.

Un nuevo método mejora la segmentación de los dientes en imágenes dentales 3D.

Un nuevo marco mejora la predicción de interacciones y funciones de proteínas.

Este artículo examina cómo los Transformers resuelven problemas usando inferencia paso a paso y modelos de grafos.

Las redes neuronales de grafos ayudan a predecir el comportamiento de los rodamientos, mejorando la supervisión y el mantenimiento.

Un nuevo método mejora la cooperación en entornos de múltiples agentes para una mejor toma de decisiones.

Un nuevo enfoque para alinear a los agentes con los objetivos y el entorno humano.

Presentando un nuevo modelo para predecir conexiones en varios tipos de grafos.

Un nuevo método mejora el reconocimiento de personas usando datos débilmente etiquetados.

Un nuevo método mejora la seguridad y eficiencia de los modelos de aprendizaje automático.

Nuevas herramientas mejoran la forma en que los sistemas recuperan información de documentos largos.

Aprende cómo los métodos avanzados mejoran la eficiencia en el procesamiento de trabajos en distintas industrias.

Lumos ayuda a los usuarios a reconocer texto de imágenes y responder preguntas en tiempo real.

Explora nuevas técnicas para encontrar soluciones en matemáticas y optimización.

Explorando problemas de equidad en el aprendizaje automático y sistemas federados.

Una mirada a cómo los algoritmos de caminata aleatoria mejoran la privacidad en el aprendizaje descentralizado.

Una nueva herramienta para mejorar la investigación en mecánica de fluidos a través de métodos lagrangianos.

Examinando el impacto de la Post-Selección en la evaluación de modelos en aprendizaje profundo.

La investigación destaca la deriva de personalidad en los chatbots y propone una solución.

Nuevo método mejora la velocidad y eficiencia en la generación de texto a audio.

Te presento LiNGAM-MMI, un método que mejora la identificación de relaciones causales.

Abordando preocupaciones éticas mediante la eliminación selectiva de memoria en modelos de IA.

Un nuevo método mejora la precisión de la localización en interiores mediante un análisis innovador de bandas de frecuencia.

Una mirada a la validación cruzada K-fold y su efectividad en la selección de modelos.

Un nuevo método mejora el aprendizaje federado al abordar las diferencias entre los clientes.

Una mirada a cómo las representaciones de NN imitan el procesamiento de la memoria humana.

Una mirada a la detección de anomalías para mejorar el uso de energía en instalaciones deportivas.

Un nuevo enfoque ayuda a la IA a medir la incertidumbre y mejorar la precisión en la toma de decisiones.

Un nuevo enfoque mejora la creación de modelos 3D a partir de descripciones de texto.

Graph Mamba Networks ofrece un nuevo enfoque para el análisis eficiente de gráficos.

Explorando la conexión entre modelos de difusión y cuantización estocástica en la teoría cuántica de campos.

Un nuevo marco se centra en las vulnerabilidades de los clasificadores cuánticos ante ataques adversariales.

Un nuevo enfoque mejora la precisión de la predicción de enlaces usando una mezcla de modelos de expertos.

Explora cómo TTT mejora el reconocimiento de voz al adaptarse a cambios en la distribución.

Nuevos métodos mejoran los modelos de aprendizaje automático para datos en 3D.

Aprende cómo la generación de texto a partir de datos hace que la información compleja sea más fácil de entender.