Informática - Aprendizaje automático

Un nuevo marco para evaluar el rendimiento de modelos de pronóstico jerárquico en diferentes condiciones.

Una mirada a los métodos para estudiar los procesos cambiantes en varios campos.

Un nuevo enfoque mejora la destilación de datos al priorizar la alineación en la extracción de datos y la incrustación.

LAMPO mejora la clasificación ordinal usando Modelos de Lenguaje Grande para una mejor comparación de ítems.

ClassiFIM estima transiciones de fase sin datos etiquetados, mejorando la comprensión en varios sistemas.

Investigando métodos más rápidos para pruebas de dos muestras usando características aleatorias de Fourier.

Investigaciones muestran un mejor rendimiento en modelos de lenguaje usando computación adaptativa en el momento de la prueba.

Un nuevo método para hacer predicciones más seguras en aplicaciones críticas.

Un nuevo modelo mejora la clasificación de señales inalámbricas con deep learning.

Un nuevo método combina aprendizaje automático con la opinión humana para el análisis de grabado en espejo.

Un nuevo método mejora la detección de actividades maliciosas en redes informáticas.

Aprende cómo los espacios hiperbólicos mejoran la modelación de datos para estructuras complejas.

Una visión general del aprendizaje PAC y sus implicaciones en la inteligencia artificial.

Nuevos métodos mejoran la detección de anomalías en entornos diversos usando imágenes hiperespectrales.

Un nuevo marco mejora las GNNs para mejores soluciones de optimización combinatoria.

Un nuevo método mejora el modelado de temas usando modelos de lenguaje ajustados.

EfficientDeepMB mejora la velocidad y el costo de la imagenología optoacústica para un mejor uso médico.

Aprende cómo el aprendizaje federado mejora las decisiones agrícolas a través de la privacidad de los datos y la colaboración.

Nuevo modelo de sinapsis mejora la eficiencia energética en redes neuronales con picos.

Explorando el impacto de ataques adversariales en la explicabilidad del aprendizaje profundo.

La investigación presenta un nuevo método para mejorar la calidad de imagen de las cámaras de eventos.

Orca mejora la estimación de la altura de las olas usando datos limitados de boyas y aprendizaje automático.

Los modelos de lenguaje más grandes muestran una mayor vulnerabilidad a comportamientos dañinos en los datos.

Los logifolds mejoran la comprensión y precisión al analizar conjuntos de datos complejos.

Explorando el papel de los modelos de sustitución en la mejora de la eficiencia del diseño de aviones.

Este estudio mejora el rendimiento del clasificador a través de estrategias específicas en el Aprendizaje de Etiquetas Parciales de Múltiples Instancias.

Un nuevo método busca predecir las intenciones al volante mediante el monitoreo de la actividad cerebral.

Este artículo examina cómo los vehículos cooperan para mejorar el flujo de tráfico.

Un proyecto mejora la accesibilidad de videos de matemáticas a través de expresiones escritas claras.

Un nuevo método traduce las señales del cerebro en oraciones coherentes para mejorar la comunicación.

AutoFAIR simplifica la gestión de datos para que sea más accesible y reutilizable.

Una mirada detallada al entrenamiento y la dinámica en el aprendizaje automático.

Un nuevo modelo predice el flujo de tráfico sin depender mucho de los datos de sensores.

Utilizando modelos de lenguaje para mejorar conjuntos de datos de detección de vulnerabilidades.

Un nuevo método mejora la síntesis de habla natural en varios idiomas.

Examinando un nuevo marco para mejorar el rendimiento de los algoritmos en el trading.

Combinando HW-NAS y ACO para redes neuronales eficientes.

Explorando técnicas para mejorar el rendimiento de LLM durante la inferencia.

Nuevo marco para NPUs mejora el uso de recursos y reduce costos.

Tree Attention mejora la eficiencia en el procesamiento de secuencias largas para modelos de aprendizaje automático.