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Un nuevo sistema mejora la precisión del reconocimiento facial para los africanos indígenas.

Explorando cómo diferentes estrategias de tokenización pueden mejorar el rendimiento del modelo de lenguaje.

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HySem transforma tablas HTML desorganizadas en JSON estructurado para un acceso a los datos más fácil.

Explora la relación entre marcos y gráficos para entender la escalabilidad.

Un método que combina gráficos de conocimiento con modelos de lenguaje para mejorar la clasificación de documentos.

Explorando la importancia de la redundancia y el exceso en los marcos de fusión para una mejor representación de datos.

Mejorando la precisión de clasificación de imágenes usando embeddings de autoencoders preentrenados en SimCLR.

Un nuevo modelo mejora el procesamiento del lenguaje al centrarse en la representación de la entrada.

Explorando los beneficios de la Representación Discreta Agrupada Organizada en el procesamiento de imágenes.

Los participantes mostraron mapeos de datos innovadores usando estructuras topológicas en una conferencia de aprendizaje automático.

Esta investigación explora cómo el grado topológico evalúa la efectividad de los VAE para captar la estructura de los datos.

Aprende cómo el trabajo en equipo mejora la visualización de datos a través de la actividad Co-Badge.

HetSheaf mejora la representación de datos en gráficos heterogéneos para un mejor rendimiento del modelo.

FKAN mejora la representación de imágenes y formas 3D usando funciones de activación aprendibles.

Nuevos métodos para mejorar la generación de imágenes a través de una representación flexible del espacio latente.

Una guía para usar sistemas Gabor de múltiples ventanas para un análisis de señales efectivo.

Explorando el uso de datos sintéticos para mejorar el DRL en aplicaciones del mundo real.

Este artículo habla sobre cómo el aprendizaje composicional mejora el rendimiento del modelo en varias tareas.

Una mirada a la planaridad agrupada y la saturación lineal en la representación de grafos.

Una inmersión en las conexiones entre grafos y lenguajes.

TransEQ combina estructura y detalles para una mejor representación del conocimiento.

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VariFace utiliza datos sintéticos para mejorar la equidad en el reconocimiento facial.

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Los investigadores mejoran el razonamiento de los LLM usando Gráficas de Conocimiento a través de representaciones en lenguajes de programación.

ArSyD descompone imágenes para que las máquinas las entiendan y manipulen mejor.

Comparando Posit, Takum y formatos tradicionales para contar enteros.