Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle technique améliore la prédiction de l'âge du cerveau grâce à des méthodes d'apprentissage avancées.

Une nouvelle méthode améliore la capacité des réseaux de neurones à apprendre et à appliquer des connaissances.

Des recherches sur de nouveaux modèles améliorent la qualité audio dans le film et la télé.

Une nouvelle méthode vise à améliorer les recommandations dans des environnements de données en constante évolution.

Un aperçu des stratégies pour gérer les données à longue traîne en apprentissage machine.

De nouvelles méthodes visent à faire tourner des modèles puissants sur du matos limité de manière efficace.

CDALBench propose un terrain d'essai fiable pour différentes méthodes d'apprentissage actif.

CausalRegNet améliore l'apprentissage des structures causales grâce à une génération de données réalistes.

Cet article examine les avancées en IA au-delà des transformers.

V2INet améliore la prédiction de trajectoire en utilisant des données multi-vues pour les véhicules autonomes.

Un modèle de graphe dual améliore la recherche vidéo dans le shopping en ligne.

Un aperçu des DNN et des réseaux Accordéon dans la gestion des données de haute dimension.

Explore comment les distributions unimodales améliorent la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

CGRL s'attaque aux défis des GNNs, améliorant la classification malgré le biais de popularité et le bruit.

Les techniques d'apprentissage profond améliorent l'identification du foramen mentonnier dans les radiographies dentaires.

Cet article met en avant des méthodes pour trouver des relations causales dans des données de séries temporelles changeantes.

Une nouvelle méthode améliore la détection des valeurs aberrantes dans les ensembles de données multi-vues avec des vues manquantes.

Explorer comment les modèles de diffusion transforment et génèrent des données grâce à du bruit systématique et à la dé-bruitisation.

Une étude sur l'efficacité des LLM dans l'examen de la littérature ESG et de la performance financière.

Une nouvelle méthode pour identifier les changements dans les données de séries temporelles et leurs relations.

Explorer comment les modèles de fondation peuvent améliorer la gestion et l'optimisation des réseaux télécom.

Explorer comment le MDL améliore les soins aux patients grâce à l'intégration de données diversifiées.

Explorer comment les modèles d'espace d'état linéaires apprennent et ce qui façonne leur dynamique.

Une étude présente un nouveau modèle pour prédire les décès liés à la septicémie dans les hôpitaux.

Évaluer les risques de cybersécurité posés par les grands modèles de langage.

Explorer des méthodes efficaces pour prévoir la demande en énergie dans un climat qui change.

Un aperçu de comment la FIVB classe les équipes de volley-ball.

Un nouveau cadre améliore les prévisions de vitesse de circulation en utilisant des données contextuelles.

Un nouveau modèle améliore l'efficacité du traitement des longues séquences en utilisant des matrices de rotation.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'analyse des données astronomiques grâce à un apprentissage iteratif.

De nouvelles méthodes améliorent l'entraînement et la performance des Réseaux Kolmogorov-Arnold informés par la physique.

Cet article présente une approche nouvelle utilisant des réseaux de neurones pour étudier des flux complexes.

Comprendre les explications contrefactuelles pour améliorer le diagnostic médical grâce à l'IA.

Combiner les méthodes existantes améliore la détection OOD pour des applis de machine learning plus sûres.

Explorer de nouvelles méthodes pour optimiser les réseaux de communication quantique en utilisant l'apprentissage automatique.

L'informatique quantique pourrait améliorer les capacités d'apprentissage supervisé et résoudre des tâches complexes.

Enquête sur les avantages des données non imbriquées en apprentissage automatique pour la chimie quantique.

Cette méthode améliore l'efficacité de la planification en utilisant des prévisions et des modèles d'action adaptatifs.

Une nouvelle méthode améliore la précision et l'efficacité du regroupement de graphes.

UNIFAC 2.0 améliore les prédictions des mélanges chimiques en utilisant des techniques avancées.