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Nueva biblioteca basada en JAX simplifica el aprendizaje federado para un mejor entrenamiento de modelos.

Un nuevo conjunto de datos ayuda a predecir la pérdida de señal en redes de comunicación urbanas.

Un marco para certificar aplicaciones de aprendizaje profundo en campos críticos para la seguridad.

Este estudio mejora el aprendizaje distribuido a través del uso efectivo de actualizaciones ponderadas en la Retroalimentación de Errores.

Nuevos métodos mejoran la marca de agua en los modelos de lenguaje grandes sin afectar la calidad del texto.

Este artículo examina si los transformadores pueden simular autómatas finitos ponderados y autómatas en árbol.

Un nuevo marco mejora la eficiencia del aprendizaje de grafos heterogéneos.

Presentando redes peripterales submódulas profundas para un aprendizaje de datos efectivo.

Perspectivas sobre el uso de energía y la eficiencia en modelos de aprendizaje profundo.

Aprende sobre la Localización Estocástica en muestreo y sus procesos clave.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia de los robots en entornos complejos utilizando gráficos de escenas 3D.

Nuevas técnicas mejoran el almacenamiento de datos en conectómica.

Este artículo examina el papel de los tensores en la mejora de técnicas de agrupamiento.

Examinando cómo la unicidad ayuda a resolver problemas de optimización convexa.

La investigación explora la conexión entre la teoría de cuerdas y las masas de los quarks.

Explorando técnicas para mejorar los clasificadores multicategoría en medio de desafíos de datos mal etiquetados.

Este proyecto tiene como objetivo mejorar el reconocimiento del habla mixta de gujarati-inglés.

Un nuevo método mejora la división de datos para el aprendizaje profundo en el análisis biológico.

Los investigadores analizan los Estados Cuánticos Neurales para mejorar el modelado de sistemas cuánticos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia del aprendizaje profundo en hardware estructurado.

Explorando cómo los ejemplos adversariales influyen en los modelos de aprendizaje automático.

Una mirada a cómo los modelos pueden perpetuar sesgos y afectar la equidad.

Un nuevo método mejora el rendimiento de las GNN aprovechando subgrafos de explicación.

Explorando las ideas recientes sobre datos sintéticos y los desafíos de privacidad.

Este estudio trata sobre los desafíos de editar modelos de lenguaje y mitigar efectos no deseados.

Nuevos métodos mejoran la precisión de la pose de los objetos y la evaluación de la incertidumbre en robótica.

DSEG-LIME mejora las explicaciones de modelos de IA para una mejor comprensión y confianza.

Esta investigación presenta modelos de espacio de estados para la generación eficiente de videos.

Explorando la sinergia entre la computación cuántica y el transporte óptimo para datos biológicos.

Nuevos métodos mejoran la capacidad de la IA para olvidar datos mientras mantienen el rendimiento.

Examinando el impacto de los datos previos en la privacidad diferencial en ataques de reconstrucción de imágenes.

Un nuevo modelo mejora el análisis de datos de salud en el Internet de las Cosas Médicas.

Nuevo modelo mejora la precisión en la interpretación de datos de EEG para condiciones neurológicas.

JupyLabel ofrece una mejor manera de clasificar y etiquetar secciones de código en Jupyter Notebooks.

Los robots aprenden continuamente para adaptarse a nuevas tareas y entornos.

Nuevos métodos mejoran la eficiencia y precisión en los cálculos de logaritmos matriciales.

Aprovechando modelos de lenguaje para agilizar la extracción de información en virología.

Este estudio examina los desafíos del aprendizaje de reconstrucción en el aprendizaje automático para tareas de percepción.

Nuevos métodos mejoran las simulaciones moleculares a través del aprendizaje activo y flujos de normalización.

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