Informática - Aprendizaje automático

Nuevas incrustaciones de gráficos mejoran la distinción entre gráficos no isomorfos en tareas de aprendizaje automático.

Un nuevo método aclara cómo las características del estado afectan el rendimiento de los agentes en el aprendizaje por refuerzo.

Un nuevo método mejora la precisión de los histogramas en la interpretación de datos.

Explorando el papel de la augmentación de datos en mejorar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático.

Los investigadores presentan métodos para optimizar y comprimir redes neuronales para hacerlas más accesibles.

Un nuevo enfoque utiliza datos limitados para mejorar las predicciones de interacciones entre proteínas y péptidos.

Un nuevo método combina dos técnicas para mejorar la eficiencia en la programación.

Este estudio revela cómo los LDMs representan la profundidad y los objetos destacados durante la generación de imágenes.

Una mirada más cercana al eficiente método de Galerkin para descomposiciones espectrales.

JABBERWOCK usa WebAssembly para mejorar la detección de sitios web maliciosos de manera efectiva.

Este artículo habla sobre cómo usar SVG para mejorar la interpretación de imágenes por parte de los modelos de lenguaje.

DeCoR ayuda a las máquinas a aprender nuevos sonidos sin olvidar los viejos.

Abordando el desafío de calibración en el aprendizaje profundo con técnicas Mixup.

PEAR mejora el aprendizaje en tareas complejas mediante el etiquetado adaptativo y la imitación.

Un nuevo diseño de neurona mejora las capacidades de las CNN mientras reduce los costos computacionales.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de muestreo para grandes conjuntos de datos en aprendizaje automático.

Un nuevo método mejora el conteo de granos de maíz usando procesamiento de imagen avanzado.

Examinando cómo los equipos pueden mejorar la equidad en la IA mediante una mejor colaboración.

Un nuevo lenguaje de programación simplifica la inferencia bayesiana en espacios de funciones para los investigadores.

Este estudio examina el papel de la IA en resolver ciclos Hamiltonianos de manera más eficiente.

Un nuevo método combina modelos basados en energía y flujos normalizadores para mejorar el muestreo.

Descubre cómo las explicaciones contrafactuales mejoran la claridad en la toma de decisiones de la IA.

Un enfoque claro para comparar modelos de machine learning de manera efectiva.

Nuevos métodos mejoran el aprendizaje automático a pesar del ruido en los datos.

Un estudio revela un método para crear ejemplos adversariales sin perder su significado.

Nuevas técnicas mejoran la detección de soplos cardíacos, mejorando el diagnóstico y la atención al paciente.

Los puntajes de propensidad calibrados mejoran las estimaciones del efecto del tratamiento en estudios observacionales.

Un nuevo conjunto de datos para la percepción de máquinas en entornos de realidad aumentada.

Creando modelos 3D detallados usando métodos de imagen avanzados para varias aplicaciones.

Nuevas técnicas mejoran la precisión y la velocidad en convertir voz a texto.

Nuevos métodos mejoran la precisión en la predicción de las formas de las proteínas y sus funciones.

Este artículo habla sobre cómo mejorar los algoritmos de dibujo a través de técnicas innovadoras de aprendizaje automático.

Presentamos BOtied para mejorar la optimización multi-objetivo en escenarios complejos.

Este marco mejora la comprensión y la transparencia en la toma de decisiones de las redes neuronales.

Esta investigación presenta evaluaciones mejoradas para una comunicación más clara en personas con disartria.

Nuevo método mejora la clasificación de lesiones cutáneas para una mejor detección temprana.

Un nuevo modelo reduce la sobreconfianza en las predicciones, asegurando aplicaciones más seguras.

Examinando cómo los antecedentes de los anotadores afectan la calidad de los datos en tareas de PLN.

ParticleWNN ofrece un nuevo enfoque para mejorar soluciones de PDEs complejas usando aprendizaje profundo.

TrojLLM crea prompts ocultos para manipular las salidas de modelos de lenguaje grandes.