Informatique - Apprentissage automatique

Une explication de comment les transformers gèrent le problème du 2-SAT en IA.

Une nouvelle méthode prédit les ventes de produits pendant les événements achalandés en utilisant des données proxy.

Une nouvelle façon d'analyser des données non structurées en utilisant des techniques de requête avancées.

Un nouveau modèle propose des prévisions précises avec des explications claires pour une meilleure prise de décision.

Un nouveau jeu de données pour évaluer la réponse aux questions dans les langues indiennes.

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

Découvre comment l'approximation de rang faible simplifie les grandes matrices et améliore les calculs.

De nouvelles méthodes basées sur le langage améliorent l'apprentissage des robots pour plusieurs tâches.

De nouvelles méthodes améliorent la reconnaissance d'action dans les données visuelles grâce à l'analyse de squelettes.

Des recherches montrent des similitudes dans les représentations internes des modèles d'images.

Un nouveau modèle améliore la prédiction de trajectoire pour les voitures autonomes dans des conditions variées.

Une méthode pour optimiser la collecte de données patients pour de meilleurs résultats de santé.

Un programme améliore la détection d'objets par les robots dans des environnements qui changent.

Un nouveau modèle identifie efficacement l'auteur en analysant les styles d'écriture.

LIAR propose une nouvelle façon de tailler des modèles sans les réentraîner, améliorant l'efficacité et la performance.

Cet article examine l'impact de RVV sur la performance des algorithmes ANN pour un traitement des données plus rapide.

Présentation d'une bibliothèque super facile à utiliser pour des calculs de empreintes moléculaires efficaces.

Comprendre l'importance d'auditer les explications de l'apprentissage automatique pour la confiance.

Une nouvelle méthode améliore l'inférence de vérité dans le crowdsourcing en se concentrant sur le comportement des travailleurs.

Apprends comment les PINNs intègrent la physique avec des réseaux de neurones pour résoudre des équations complexes.

Un nouveau modèle utilise l'apprentissage profond pour améliorer les performances dans l'analyse de données tabulaires.

Apprends comment les entreprises ajustent les prix en fonction du comportement des clients et des tendances du marché.

Le nouveau système de LinkedIn améliore l'accès des utilisateurs à du contenu pertinent et à des offres d'emploi.

Présentation de SPLITZ, une méthode pour améliorer la stabilité des modèles d'IA face aux exemples adverses.

Cette étude explore les réseaux de neurones génératifs pour améliorer les simulations en physique des particules.

Voici PG-Rainbow, un nouvel algorithme qui améliore la prise de décision en IA.

La technologie des voiles solaires innovantes vise à atteindre notre étoile la plus proche dans 20 ans.

Un nouveau cadre améliore l'entraînement du deep learning en intégrant la gestion du matériel et des tâches.

Cet article présente un modèle pour étudier l'activité cérébrale à travers des données de séries temporelles multivariées.

LaMAGIC automatise la conception de circuits analogiques, gagne du temps et améliore la précision pour les ingénieurs.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de GP pour gérer des designs 3D imprimés complexes.

Cet article parle d'une méthode pour mieux prévoir l'incertitude des données de séries temporelles.

Ce document examine les attaques backdoor et leurs implications sur la sécurité de l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la détection précoce de la rouille des feuilles de café en utilisant des images de mauvaise qualité.

Nouvelles méthodes pour optimiser les choix grâce aux retours de préférence dans des environnements complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité et l'interprétabilité de l'ajustement des invites.

FedDM améliore l'apprentissage fédéré pour les modèles de diffusion tout en garantissant la confidentialité des données.

MetaAug réduit le surapprentissage en PTQ grâce à des transformations de données innovantes.

Explorer la confidentialité différentielle pour protéger les infos sensibles dans les applis IA.

Une nouvelle approche utilisant la programmation génétique pour expliquer les processus de décision de l'IA.