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Cet article examine si les transformers peuvent simuler des automates finis et des automates d'arbres avec poids.

Un nouveau modèle intègre l'audio et le texte pour une meilleure classification de la parole.

Mamba montre un fort potentiel dans l'analyse vidéo par rapport aux transformateurs.

Recherche des méthodes pour classifier les risques alimentaires en utilisant l'apprentissage automatique pour améliorer la santé publique.

Cette étude examine comment le fine-tuning LoRA influence le regroupement de tokens dans les modèles Transformer.

Explore les forces et les faiblesses des RNN et des Transformers en traitement du langage naturel.

KAT permet aux robots d'apprendre des tâches rapidement avec moins d'exemples.

Une exploration de comment les modèles de langage prédisent les futurs tokens par rapport à la pensée humaine.

Explorer l'intersection de l'informatique quantique et des modèles de transformateurs en IA.

Une nouvelle approche pour des scénarios de circulation réalistes dans les tests de véhicules autonomes.

TREET utilise des transformers pour améliorer l'analyse de l'entropie de transfert dans différents domaines.

Une nouvelle architecture vise à apprendre aux systèmes d'IA à combiner des compétences acquises pour des tâches variées.

Explorer comment les transformateurs favorisent les fonctions à faible sensibilité pour une meilleure performance.

Un aperçu de la reconnaissance automatique de la parole (ASR) et de ses avancées dans les applications modernes.

Une nouvelle approche améliore la précision de détection des crises en utilisant des signaux EEG.

La recherche s'attaque à l'inflexion de mots invisibles en tchèque.

FAM améliore la mémoire des Transformers pour un meilleur traitement des longs contextes.

Explorer comment les modèles de transformateurs améliorent les prédictions des propriétés moléculaires dans différents domaines.

Une nouvelle méthode améliore la traduction de la langue parlée en langue signée pour une meilleure communication.

Explorer des méthodes innovantes pour améliorer la précision de la communication écrite.

Découvre les dernières méthodes et défis dans la classification des images hyperspectrales.

Cet article parle de comment les transformeurs apprennent la structure du langage grâce à des méthodes d'entraînement.

StockGPT utilise des modèles avancés pour prédire les retours sur actions en se basant sur des données historiques.

Les modèles de deep learning améliorent la précision de la segmentation des AVC pour de meilleurs résultats pour les patients.

Grappa améliore les prédictions moléculaires avec des techniques d'apprentissage automatique pour une meilleure efficacité.

Utiliser la technologie avancée pour améliorer le diagnostic de l'AVC et les résultats du traitement.

MuPT utilise la notation ABC pour une génération musicale efficace avec l'IA.

Une nouvelle méthode pour des mesures de pression artérielle précises en utilisant des signaux PPG sans brassards.

Une nouvelle méthode améliore le comportement réaliste des vêtements dans l'animation et les modèles numériques.

TSLANet propose une nouvelle solution pour analyser les données de séries temporelles avec une meilleure précision.

Simformer améliore les méthodes d'inférence en s'attaquant aux défis de l'analyse basée sur la simulation.

Cette étude évalue des modèles d'apprentissage profond pour améliorer la classification des images médicales.

PuTR propose une solution en temps réel pour le suivi d'objets sur le long terme dans les vidéos.

Aaren améliore l'efficacité des modèles basés sur l'attention pour l'analyse de données séquentielles.

Ce document examine l'utilisation de l'apprentissage TD dans les transformateurs pour l'apprentissage en contexte.

Cet article parle d'améliorer les outils de complétion de code en prédisant les besoins des développeurs pour les suggestions.

Une nouvelle façon d'améliorer les modèles de transformateur en utilisant des techniques d'encodage positionnel adaptables.

Dinomaly propose une solution simplifiée pour détecter des anomalies dans différentes catégories de données.

Les MLPs montrent une efficacité surprenante dans l'apprentissage en contexte, remettant en question les idées sur la complexité des modèles.

D-TrAttUnet améliore la précision de segmentation dans les tâches d'imagerie médicale.