Informatique - Apprentissage automatique

Cette étude explore le rôle de la distribution logistique dans la minimisation des erreurs de Bellman en RL.

Cet article examine comment les agents s'influencent mutuellement dans les décisions de santé publique.

De nouvelles méthodes améliorent le traitement des données de haute dimension en apprentissage automatique.

Cette étude examine des méthodes pour analyser des données de séries temporelles provenant de capteurs de gaz.

Une étude sur l'amélioration des tâches de régression avec des méthodes hybrides.

Une étude sur l'efficacité des estimateurs d'information mutuelle dans différents scénarios de données.

Une étude révèle des faiblesses critiques dans les autoencodeurs génératifs face aux attaques adversariales.

Un aperçu de comment l'attribution des caractéristiques améliore l'interprétabilité en apprentissage profond.

Découvre comment la maintenance prédictive améliore l'efficacité des machines et réduit les coûts.

EM-Network améliore l'apprentissage des séquences dans les tâches de traitement de la parole et du langage.

Cet article examine le rôle de l'IA pour améliorer les expériences de rayons X.

Analyser comment différents facteurs impactent les réseaux de neurones dans l'analyse d'images HRTEM.

Un aperçu des nouvelles méthodes pour aborder des défis de prise de décision complexes.

Une nouvelle méthode pour améliorer la précision de l'alignement des entités dans les graphes de connaissances.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage profond pour améliorer la détection des ondes gravitationnelles en astronomie.

Comprendre le rôle de l'alimentation et de la qualité de l'eau dans un élevage de poissons réussi.

Cette étude utilise le machine learning pour améliorer l'efficacité du stockage des données grâce à la modélisation de la performance.

Découvrir le rôle des réseaux de neurones dans l'étude des vents galactiques.

EHRSHOT propose un nouveau jeu de données et un modèle pour booster la recherche en ML dans le domaine de la santé.

Une approche d'apprentissage automatique améliore les prédictions de la dynamique des particules dans des fluides complexes.

Un nouveau cadre améliore l'échantillonnage des événements extrêmes en utilisant l'apprentissage automatique et des méthodes traditionnelles.

Une nouvelle méthode pour mieux grouper les tâches en apprentissage multi-tâches en utilisant des cartes de données.

Une nouvelle méthode mélange imitation et apprentissage par renforcement pour de meilleurs résultats.

Utiliser des méthodes UDA améliore la classification des lésions cutanées et favorise l'équité entre les différentes démographies.

Un aperçu détaillé des méthodes pour améliorer l'efficacité des réseaux de neurones.

Les GNNs de haut ordre améliorent l'apprentissage à partir de données graphiques complexes en utilisant des P-tensors.

Apprends à repérer les pannes des moteurs à induction pour améliorer la fiabilité industrielle.

Une méthode pour améliorer l'équité dans les prédictions des algorithmes qui affectent la vie des gens.

Une nouvelle méthode améliore les modèles de langage pour la santé avec moins de ressources.

Une nouvelle méthode pour combiner des modèles d'IA interprétables et complexes pour mieux comprendre.

Un cadre pour évaluer la robustesse des réseaux de neurones bayésiens face aux attaques adversariales.

Utiliser l'apprentissage automatique pour améliorer la précision dans la mesure de la rugosité des surfaces en acier.

EquiformerV2 améliore la précision et la vitesse des prédictions dans les systèmes atomiques.

Une nouvelle méthode d'élagage améliore la vitesse et l'efficacité des modèles d'apprentissage profond.

De nouvelles techniques améliorent la comparaison des données dans l'apprentissage automatique et les statistiques.

Cette étude examine comment les biais dans les modèles de langage affectent les perceptions des groupes sociaux.

Une nouvelle méthode améliore le transport optimal en apprenant des structures de coûts spécifiques aux données.

ACDNet améliore les recommandations de médicaments en utilisant l'historique des patients et des techniques avancées.

Un nouveau modèle aide les médecins à prendre de meilleures décisions de traitement ECMO pendant la pandémie de COVID-19.

Une nouvelle méthode améliore la précision de détection des crises grâce aux annotations médicales.