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R3-ProtoPNet améliore ProtoPNet en utilisant des retours humains pour une meilleure classification d'images.

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Cette recherche se concentre sur l'amélioration de la manipulation robotique grâce à de nouveaux ensembles de données et des stratégies d'apprentissage.

Des chercheurs s'attaquent aux problèmes de bruit dans les dispositifs quantiques en utilisant l'apprentissage automatique.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de l'apprentissage des robots en utilisant des modèles physiques.

L'apprentissage par renforcement améliore le contrôle des expériences d'atomes ultrafroids pour de meilleurs résultats de recherche.

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PyTAG relie l'IA et la recherche sur les jeux de société, améliorant l'apprentissage et les tests de stratégie.

Combiner la physique avec l'apprentissage automatique améliore la précision et l'efficacité des modèles dans divers domaines.

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