Présentation de FedGTG pour garder des connaissances tout en apprenant dans des environnements fédérés.
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La science de pointe expliquée simplement
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Une nouvelle approche s'attaque aux défis de la segmentation d'image tout en gardant en mémoire les anciennes catégories.
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De nouvelles méthodes s'attaquent aux défis de l'apprentissage automatique pour une meilleure performance.
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Un nouveau cadre améliore la capacité des modèles à répondre à des questions sensibles au temps.
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FETCH améliore l'utilisation de la mémoire tout en gardant la précision dans les tâches d'apprentissage automatique.
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Une nouvelle méthode qui améliore les performances des LLM tout en réduisant l'utilisation des ressources.
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Une nouvelle théorie dévoile des infos sur l'apprentissage continu et l'oubli dans l'IA.
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Une nouvelle façon d'évaluer la performance des modèles et la rétention des connaissances.
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Le cadre EverAdapt traite de la reconnaissance des pannes dans des conditions de machine changeantes.
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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'apprentissage tout en préservant les connaissances dans les systèmes d'apprentissage fédéré.
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Une nouvelle méthode aide à classifier les vues du cœur sans perdre les connaissances précédentes.
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Ce papier présente l'auto-supervision agrégée pour améliorer l'apprentissage incrémental.
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Une nouvelle approche vise à améliorer la résistance de l'apprentissage actif aux attaques.
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De nouvelles méthodes améliorent les modèles ASR pour plusieurs langues, tout en préservant les connaissances passées.
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CF-KAN améliore les systèmes de recommandation en surmontant l'oubli et en s'adaptant aux préférences des utilisateurs.
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AutoVCL améliore les stratégies d'apprentissage continu en IA pour gérer les complexités des tâches.
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Un nouveau modèle améliore la capacité de l'IA à apprendre sans oublier.
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AWF améliore la segmentation sémantique en empêchant l'oubli catastrophique dans les modèles d'apprentissage machine.
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FlipClass propose une nouvelle méthode pour mieux apprendre dans la Découverte de Catégories Généralisées.
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