Estadística - Aprendizaje automático

Un análisis de la capacidad de memoria de los transformadores y su impacto en el rendimiento del modelo.

Un método para ver similitudes y diferencias en los datos de manera intuitiva.

Un nuevo método de PCA analiza eficazmente datos complejos de múltiples fuentes.

Un nuevo enfoque para comparar distribuciones condicionales usando ECMMD en estadística.

Una nueva técnica simplifica el muestreo de distribuciones de probabilidad complejas en ciencia de datos y finanzas.

Un nuevo enfoque para analizar datos complejos mientras se asegura la privacidad y la eficiencia.

Un enfoque novedoso para vehículos autónomos que prioriza la seguridad y la comodidad.

Un estudio sobre cómo usar big data para predecir interrupciones en las cadenas de suministro.

Mejorando el descenso de espejo de políticas con aceleración funcional para tomar decisiones más rápido.

Un método para identificar cambios significativos en los datos con el tiempo.

Investigar la interacción de los transformadores con datos de Markov revela información sobre la eficiencia del modelo.

Usando datos para prevenir problemas en los vehículos y mejorar la preparación militar.

Un nuevo método mejora el análisis de la enfermedad residual mínima en leucemia.

Nuevos métodos mejoran la resolución de problemas en la investigación de operaciones usando enfoques basados en datos.

Usando redes neuronales para mejorar la toma de decisiones en contextos basados en preferencias.

Explorando el impacto de la Inferencia Variacional de Difusión de Denoising en los DGPs.

GP-KAN combina Procesos Gaussianos y Redes de Kolmogorov-Arnold para hacer predicciones eficientes.

Un enfoque moderno para analizar datos complejos a través de escalado multidimensional.

Una mirada a las técnicas de convergencia rápida para el algoritmo EM.

Flusion combina fuentes de datos para pronosticar con precisión las admisiones hospitalarias por influenza.

Nuevos métodos mejoran la comprensión del universo a través de datos de lentes gravitacionales débiles.

Este artículo explora métodos de muestreo innovadores en redes neuronales usando variables auxiliares.

Un nuevo método aproxima redes neuronales para mejorar el análisis de incertidumbre.

Una mirada al marco DLPM para modelado de datos y reducción de ruido.

Examinando cómo el aprendizaje por refuerzo puede transformar los sistemas de energía sostenible.

Este estudio resalta los beneficios de las técnicas avanzadas de pronóstico para la gestión de energía en Puno.

Un nuevo modelo mejora la predicción de secuencias al captar conexiones de datos ricas.

Nuevos métodos basados en datos mejoran el rendimiento de la cobertura delta para los traders.

Un nuevo enfoque mejora la cuantificación de la incertidumbre en los modelos de aprendizaje automático.

Un estudio sobre la efectividad de los métodos de agrupamiento en diferentes escenarios.

Este documento examina los efectos de profundidad y ruido en los poly-GNNs para el aprendizaje semi-supervisado.

Explora métodos para llenar efectivamente los datos faltantes en grandes matrices.

Un estudio sobre cómo identificar relaciones causales entre variables ocultas y errores de medición.

Una mirada a cómo funciona el optimizador Adam y su convergencia en el entrenamiento de IA.

Los métodos que usan hipernets destacaron en predecir los retornos de activos en las últimas competiciones.

La investigación arroja luz sobre el comportamiento de grokking en modelos de aprendizaje automático que abordan la aritmética modular.

AutoScale mejora la mezcla de datos para un entrenamiento eficiente de grandes modelos de lenguaje.

Examinando cómo los jugadores adaptan estrategias con diferentes cantidades de información.

Este método mejora la eficiencia del análisis de datos en conjuntos de datos grandes y complejos.

Una mirada a cómo los modelos predicen datos no vistos.