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Cette étude explore des techniques OOD pour améliorer les systèmes de détection d'intrusions réseau.

Cet article parle des méthodes pour détecter des images problématiques dans l'analyse médicale.

De nouvelles méthodes améliorent la détection d'images médicales inhabituelles pour de meilleurs diagnostics.

Examiner les défis de détection OOD dans les systèmes d'apprentissage par instances multiples.

L'architecture d'ensemble émergente améliore la fiabilité et la précision de la détection d'objets.

Des recherches montrent comment les modèles de langage s'adaptent à des sujets et des domaines inconnus.

AutoFT améliore la performance des modèles sur des données inédites grâce à des techniques de fine-tuning innovantes.

Une nouvelle méthode améliore la précision des diagnostics moléculaires en utilisant des données artificielles.

Une nouvelle méthode améliore l'explicabilité des GNN en utilisant des graphes proxy.

Améliorer la fiabilité de l'apprentissage automatique grâce à des méthodes avancées de détection OOD.

Cette étude examine les liens entre l'art généré par l'IA et l'art créé par des humains.

Enquête sur le rôle de la complexité des images dans l'amélioration de la détection OOD.

Une nouvelle méthode améliore les performances des réseaux de neurones graphiques sur des données jamais vues.

Une nouvelle approche améliore la détection de données invisibles dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une étude de référence évalue la performance des GNN sur des matériaux hors distribution.

Une nouvelle méthode améliore la performance des modèles graphiques en utilisant des environnements hiérarchiques.

Un aperçu des défis et des solutions pour identifier les échantillons difficiles.

Apprends comment le reprogrammation des modèles améliore l'apprentissage automatique sans grosses modifs.

Un nouveau cadre améliore l'imagerie médicale grâce à un meilleur suivi et une analyse améliorée.

Une nouvelle méthode améliore la détection OOD en se concentrant sur les informations de gradient.

L'adaptation par diffusion généralisée améliore la performance des modèles avec des échantillons hors distribution.

Stratégies pour améliorer la performance du modèle face aux changements de distribution des données.

NegPrompt améliore la classification d'images en détectant efficacement les images hors distribution.

Une méthode d'apprentissage profond améliore la détection des vulnérabilités logicielles dans du code jamais vu.

Cette étude évalue des ensembles de réseaux de neurones efficaces pour classifier des pièces industrielles sous incertitude.

Une nouvelle méthode améliore la détection de données inattendues dans les modèles d'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode améliore la détection des distributions hors de l'ordinaire pour l'IA dans les tâches de maths.

Ça explore comment des approches probabilistes améliorent l'apprentissage contrastif en apprentissage automatique.

WeiPer améliore la détection des distributions hors normes dans les modèles de machine learning en ajustant les poids.

Examiner comment les labels en distribution impactent la détection hors distribution en apprentissage automatique.

Cet article parle d'étendre les fenêtres de contexte dans les modèles de langage en utilisant des vecteurs de position.

Une nouvelle approche pour améliorer la précision de la détection 3D dans des environnements changeants.

Explorer la sécurité, la fiabilité et les problèmes éthiques dans les modèles de langage.

Une nouvelle méthode aide les voitures autonomes à gérer les changements soudains en toute sécurité.

Voici Ludor, un cadre qui améliore l'apprentissage par renforcement hors ligne grâce au transfert de connaissances.

Une nouvelle suite de tests aide à évaluer les raccourcis de raisonnement dans l'intelligence artificielle.

Aperçus sur les défis de l'apprentissage automatique pour prédire les propriétés des matériaux.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation de design en utilisant des données existantes.

Une nouvelle méthode améliore la clarté des prédictions dans les classificateurs softmax pour des domaines critiques.

Nouvelle méthode améliore la précision des prédictions visuelles grâce à la représentation des objets.