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Une nouvelle approche pour améliorer les modèles d'apprentissage profond contre les attaques adversariales.

Une nouvelle méthode d'entraînement améliore la capacité des réseaux de neurones à évaluer l'incertitude.

Un nouveau modèle améliore la recherche d'images pour le diagnostic d'histopathologie du sein.

Une nouvelle méthode améliore la performance des réseaux de neurones face aux attaques adversariales.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'entraînement adversarial des réseaux de neurones profonds.

Une étude sur l'amélioration de la robustesse contre les attaques dans les modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la sécurité des modèles de langage tout en gardant la fonctionnalité intacte.

AdvUnlearn améliore la sécurité de la génération d'images en combinant le désapprentissage avec l'entraînement adversarial.

Une nouvelle méthode vise à améliorer la sécurité de la génération de texte en image.

Un aperçu de comment les exemples adversariaux défient les modèles d'IA.

Une nouvelle approche améliore l'équité dans l'identification des discours de haine à travers différents groupes.

Une nouvelle méthode améliore la détection des pannes dans les machines grâce à un meilleur apprentissage des caractéristiques.

Voici PART, une méthode pour améliorer la précision et la robustesse des modèles d'apprentissage machine.

Une nouvelle approche de l'entraînement adversarial améliore la performance et la sécurité des systèmes d'IA.

Cet article examine les améliorations des SSM pour résister aux perturbations adversariales.

Présentation de ProFeAT pour renforcer la robustesse des modèles contre les attaques adverses.

ADEP vise à améliorer la sécurité en prédisant les effets indésirables de plusieurs médicaments.

Cette étude explore les limites de la précision et de la robustesse des modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle façon de créer des données synthétiques sans soucis de vie privée.

Cet article parle de l'effacement de caractéristiques et de son impact sur la vie privée et l'équité dans l'apprentissage automatique.

Un nouveau modèle s'attaque aux biais et améliore les prévisions des prix des actions en utilisant des données diverses.

De nouvelles perspectives sur les classificateurs robustes améliorent leur capacité à résister aux attaques.

Combiner des réseaux de neurones avec la cryptographie améliore les méthodes de communication sécurisée.

Examiner la vulnérabilité des réseaux de neurones face à de petits changements d'entrée.

Examiner les attaques adversariales et la robustesse des modèles en segmentation sémantique.

Explorer les risques et les stratégies de défense pour les grands modèles de langage.

Nouvelle architecture ViT améliore la précision tout en résistant aux menaces adversariales.

Cet article examine des méthodes pour protéger les systèmes de qualité d'image contre les attaques adversariales.

Une nouvelle méthode renforce la résilience des agents RL face aux changements nuisibles d'input.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage à partir de données complexes en utilisant des proximités de Wasserstein.

L'entraînement adversarial améliore la précision de détection des mots-clés dans la parole synthétique et réelle.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.

CLAT renforce la robustesse du modèle contre les attaques adversariales tout en gardant une bonne précision sur les images normales.

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Une technique pour aider les robots à se remettre des attaques tout en restant conformes à la mission.

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TART améliore la précision du modèle tout en se défendant contre les attaques adversariales.

Ce travail explore le modélisation générative pour des avancées dans les tâches et interactions en robotique.