Estadística - Aprendizaje automático

Freya PAGE mejora la eficiencia en la computación distribuida con velocidades de computadoras desiguales.

Un estudio sobre cómo mejorar el entrenamiento de redes neuronales con funciones de activación no diferenciables.

Una mirada al papel de la aproximación de Bethe en la predicción de resultados en sistemas complejos.

Un nuevo método aborda el sesgo de selección en la estimación del efecto del tratamiento.

Explorando los beneficios de los datos repetidos en el entrenamiento de redes neuronales.

Reorganizar las divisiones de datos mejora la optimización de hiperparámetros en el aprendizaje automático.

Explora reglas de filtrado sólidas para una selección rápida de características en conjuntos de datos complejos.

Presentando un método flexible para las tasas de aprendizaje que mejora el rendimiento del modelo sin horarios preestablecidos.

Un nuevo método mejora la fiabilidad de las predicciones utilizando múltiples vistas de datos.

Aprende cómo las redes neuronales booleanas pueden simplificar los procesos de aprendizaje profundo.

Técnicas para mejorar modelos de IA usando retroalimentación de contrapartes menos capaces.

Nuevos métodos mejoran la toma de decisiones en escenarios multijugador usando retroalimentación basada en preferencias.

El estudio desarrolla métodos automatizados para mejorar la precisión en las estimaciones de carga de la red eléctrica.

Un nuevo método mejora la selección de ejemplos y la optimización de instrucciones para modelos de lenguaje grandes.

Un nuevo enfoque en el aprendizaje federado captura las dependencias de los datos mientras garantiza la privacidad.

Un nuevo modelo mejora la clasificación de nodos aprovechando el conocimiento relacionado.

Aprende cómo la inferencia bayesiana mejora las redes neuronales y la toma de decisiones.

RFM mejora la generación de datos al manejar las restricciones de límite de manera efectiva.

Explorando el papel de los transformers en la predicción de resultados de datos secuenciales.

Descubre cómo las características aleatorias simplifican cálculos complejos en el aprendizaje automático.

El emparejamiento de flujo estadístico mejora la modelación generativa para desafíos de datos discretos.

Presentando un método para minimizar la sobreoptimización en modelos entrenados con retroalimentación humana.

Un nuevo método para estimar la densidad de bordes en grafos aleatorios mientras se asegura la privacidad.

Te presento CrEIMBO, un método para entender mejor las interacciones neuronales a través de grabaciones cerebrales.

Los CMDPs mejoran la toma de decisiones al tener en cuenta el contexto en varias aplicaciones.

OPERA combina varios métodos para una evaluación de políticas más precisa usando datos del pasado.

Una técnica de muestreo innovadora enfrenta los desafíos en distribuciones complejas para el aprendizaje automático.

Un nuevo método para mejorar la calidad de imagen rápidamente usando modelos entrenados.

Una mirada a cómo las redes lineales aprenden y evolucionan durante el entrenamiento.

Descubre cómo los Leaky ResNets mejoran las técnicas de aprendizaje profundo.

Descubre el potencial de la modulación basada en referencias en el arte digital.

Los datos sintéticos ayudan en el análisis de supervivencia al generar conjuntos de datos realistas para un mejor modelado.

Explorando cómo los Transformers clasifican datos a través de información contextual.

Un nuevo método simplifica la selección de variables en grandes conjuntos de datos.

Una nueva medida de disimilitud mejora el aprendizaje por transferencia en distribuciones de datos variadas.

Este documento examina cómo la transferencia de conocimiento mejora la precisión de los modelos generativos.

Aprende cómo la privacidad diferencial protege los datos individuales mientras permite un análisis útil.

Este documento presenta un método para evaluar modelos de lenguaje en diferentes indicaciones.

El aumento por etapas en la regresión distribucional mejora el análisis de datos complejos.

Una inmersión profunda en el error de calibración U y su papel en la predicción de resultados.