Informatique - Apprentissage automatique

Utiliser des réseaux de neurones offre de nouvelles perspectives sur la dynamique de frottement et la modélisation prédictive.

Cet article parle des méthodes pour entraîner efficacement des réseaux de neurones ReLU à deux couches.

L'exploration est super importante pour bien entraîner des agents en apprentissage par renforcement multitâche.

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

Cet article parle de l'importance de l'initialisation des paramètres dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode pour mieux comprendre les molécules complexes en utilisant des motifs et des graphes.

Cette étude explore comment les réseaux de neurones peuvent analyser les comportements des robots en essaim.

Des recherches montrent les avantages des méthodes adaptatives sans racine carrée pour entraîner des modèles d'apprentissage profond.

Examiner l'émergence des caractéristiques dans les modèles de génération d'images et de son.

Une nouvelle méthode améliore la compilation des programmes, produisant des fichiers de sortie plus petits en utilisant des données passées.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'apprentissage par renforcement grâce à une estimation précise du gradient de la politique.

Examiner les complexités de l'apprentissage des fonctions booléennes avec des étiquettes moyennes.

Une nouvelle méthode améliore la précision contre les échantillons adverses dans la détection du cancer du sein.

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

De nouvelles méthodes améliorent l'adaptabilité du modèle pour les tâches variées des utilisateurs.

Explorer l'intersection entre la blockchain et l'apprentissage fédéré pour la confidentialité et la sécurité des données.

D'OH propose de nouvelles façons de représenter les signaux de manière efficace.

Une nouvelle approche pour améliorer les tests réalistes des véhicules autonomes en utilisant CtRL-Sim.

MambaMixer améliore l'efficacité de l'apprentissage profond pour les images et les prévisions de séries temporelles.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des voitures autonomes grâce à une interaction semblable à celle des humains.

Une nouvelle méthode d'IA améliore la planification dans des environnements de tâches incertains.

Un système pour classer des courts textes bancaires améliore la gestion des finances personnelles.

Un nouveau cadre améliore la détection des interférences radiofréquence pour des observations cosmiques plus claires.

Apprends comment les ingénieurs gèrent l'incertitude pour des designs plus sûrs.

Un chatbot aide les utilisateurs âgés à se sentir connectés et moins seuls grâce à des conversations intéressantes.

Explorer comment la technologie quantique peut améliorer les tâches d'apprentissage automatique.

Apprends comment différentes stratégies d'édition influencent les résultats quand tu bosses avec des modèles de langue.

Posidonia oceanica soutient la biodiversité, nettoie l'eau et séquestre du carbone dans la Méditerranée.

Cet article parle d'une nouvelle façon de comprendre les relations causales au fil du temps.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'évaluation de différentes politiques de prise de décision.

AlphaTensor réduit les portes non-Clifford, améliorant l'efficacité en informatique quantique.

De nouvelles méthodes améliorent la cartographie des champs agricoles dans les régions où les données sont limitées.

Une nouvelle méthode utilise des caméras de profondeur pour identifier avec précision les vaches dans les fermes laitières.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions de séries temporelles dans les industries de transformation.

Ce papier parle des coûts et des améliorations pour les réseaux de neurones à faible précision.

Apprends comment le bruit à queue lourde améliore la vie privée dans les modèles d'apprentissage automatique.

Se concentrer sur LayerNorm améliore l'efficacité du fine-tuning pour les modèles BERT.

Une méthode efficace pour ajuster des modèles complexes en utilisant des données probabilistes.

Un nouveau benchmark évalue la performance des modèles de langage pour comprendre les transcriptions de réunions.

Un nouveau cadre améliore l'apprentissage et les prévisions dans des environnements chaotiques.