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Un nouveau cadre améliore l'efficacité et la précision dans la résolution de problèmes physiques complexes.

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Nouveau cadre qui permet un apprentissage efficace des maladies sans stocker les données passées.

Cet article parle de l'intégration des principes scientifiques dans l'apprentissage profond pour de meilleures prédictions de matériaux.

PairCFR améliore les modèles d'entraînement en utilisant des données contrefactuelles pour de meilleures performances.

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Une nouvelle fonction de perte, Astral, améliore les performances des réseaux de neurones informés par la physique.

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Ce boulot se concentre sur une meilleure représentation des chiffres en utilisant des embeddings pour des prédictions plus précises.

Un coup d'œil pour minimiser le regret face aux algorithmes changeants dans l'apprentissage en ligne.

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Des méthodes innovantes améliorent la classification des champignons toxiques grâce au deep learning.

De nouveaux modèles d'apprentissage automatique améliorent la clarté de la parole pour les utilisateurs d'appareils auditifs.

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