Derniers articles pour Généralisation

CLIP-CITE améliore les modèles CLIP pour des tâches spécifiques tout en gardant de la flexibilité.

Ce papier explore des moyens d'améliorer l'évaluation de la calibration des modèles et de la précision prédictive.

Découvre comment les sous-espaces aléatoires améliorent la généralisation des modèles en apprentissage automatique.

Analyser les vrais effets des méthodes post-formation sur la performance des modèles de langue.

Approche innovante pour créer des fonctions d'acquisition efficaces pour l'optimisation bayésienne.

Examiner l'impact des fonctions d'activation périodiques sur l'efficacité d'apprentissage et la généralisation.

Cet article parle de l'importance d'apprendre les opérateurs dans les espaces de Banach pour le calcul scientifique.

Des recherches montrent comment l'IA peut apprendre le raisonnement causal à partir d'exemples.

Cet article parle de nouvelles méthodes pour améliorer la performance de l'apprentissage profond en utilisant des dérivées non locales.

Un nouveau critère répond au besoin d'évaluation standard dans la prédiction spatio-temporelle.

Cette étude examine comment la coloration virtuelle fonctionne sur différents types de cellules et conditions.

Une nouvelle méthode améliore les réseaux de neurones bayésiens pour une meilleure généralisation dans l'apprentissage par transfert.

Des recherches montrent comment la variabilité améliore les contrôleurs ANN pour de meilleures performances dans des environnements divers.

Une étude sur l'optimisation des agents RL par une sélection soigneuse des instances d'entraînement.

Explorer comment on intègre les leçons des proches dans nos comportements.

CCNet améliore la performance des modèles sur de nouvelles données tout en préservant la vie privée des utilisateurs.

Une méthode pour améliorer les modèles vision-langage en réduisant le surapprentissage.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles vision-langage s'adaptent pendant les tests.

Explorer comment les données bruyantes affectent la performance du modèle sur des données inédites.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des agents RL aux environnements changeants.

Un aperçu de comment les modèles de langage gèrent les tâches arithmétiques et leur processus d'apprentissage.

Deep Companion Learning améliore les prédictions des modèles en s'appuyant sur des infos de performance passées.

Cet article examine l'efficacité des réseaux de neurones étroits et leurs implications.

Une technique pour améliorer les ensembles de données d'entraînement pour de meilleures performances des agents.

Un aperçu des DNN et des réseaux Accordéon dans la gestion des données de haute dimension.

Un nouveau cadre améliore l'alignement des modèles de langage avec les préférences des utilisateurs.

Un aperçu détaillé de la formation et des dynamiques dans l'apprentissage automatique.

Explorer comment les modèles de langage aident à comprendre l'acquisition du langage chez les enfants.

Explorer comment les modèles passent de la mémorisation à la généralisation efficace.

Examiner comment la stabilité influence l'efficacité des réseaux de neurones sur des données jamais vues.

Des techniques innovantes améliorent l'élimination du bruit des images en utilisant des opérateurs appris.

Un nouvel optimiseur montre du potentiel pour peaufiner des modèles pré-entraînés.

PENME améliore les mises à jour des modèles de langue, en s'attaquant au biais lexical et à l'efficacité computationnelle.

Un aperçu de comment les poids des modèles affectent la performance du deep learning.

Une nouvelle technique améliore la précision dans l'identification des deepfakes de différents types.

Une méthode pour améliorer comment les modèles de machine learning gèrent les nouvelles données.

Explorer comment l'apprentissage multi-tâches affecte la performance et la généralisation des modèles.

Cette étude évalue le rôle des automates cellulaires neuronaux dans la segmentation d'images médicales.

Des chercheurs améliorent l'apprentissage des modèles de langage avec des données fraîches et des méthodes innovantes.

Une étude sur des algorithmes d'optimisation fiables avec des métriques de performance prouvées.