Informatique - Apprentissage automatique

FedSC améliore l'entraînement des modèles tout en préservant la vie privée des utilisateurs dans l'apprentissage fédéré.

De nouvelles techniques améliorent la scalabilité dans l'apprentissage automatique différemment privé.

Un guide clair sur les arbres de décision et leurs applications dans le monde réel.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité des tests de pénétration automatisés en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Les matériaux innovants montrent des comportements uniques selon les forces appliquées.

Découvrez comment UnitNorm améliore les modèles Transformer pour les données de séries temporelles.

L'étude montre comment les modèles de langue généralisent des règles à partir de données d'entraînement limitées.

La nouvelle méthode smup améliore l'efficacité dans l'entraînement des réseaux de neurones clairsemés.

Une nouvelle approche utilise des données pour simplifier l'analyse de systèmes complexes.

Le modèle DemoVAE a pour but d'améliorer l'analyse des données d'IRMf en prenant en compte les facteurs démographiques.

Examiner comment la complexité géométrique influence la performance des modèles en apprentissage par transfert.

CausalDiffAE améliore le contrôle sur les caractéristiques des images grâce à la génération de contrefactuels.

Une approche basée sur des cohortes améliore l'efficacité et la précision dans les systèmes d'apprentissage fédéré.

Cet article présente une méthode pour tester l'indépendance dans les données catégorisées.

Découvrez comment les Plans Comportementaux Fédérés améliorent la compréhension des actions des clients dans l'apprentissage fédéré.

Présentation de l'Alignement par Démonstrations pour des modèles de langage sûrs et efficaces.

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

Un aperçu des rêves neuromorphiques et leur impact sur l'efficacité de l'IA.

PLCP offre des ensembles de prédictions fiables pour différentes populations, ce qui améliore la prise de décision.

Des recherches montrent des vulnérabilités dans l'approche de la confidentialité des textes en apprentissage fédéré.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'analyse et la communication des données graphiques.

Explorer les pièges de droit d'auteur flous comme méthode pour les créateurs de contenu de suivre l'utilisation non autorisée.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'optimisation des séquences de protéines.

Cet article examine des techniques pour faire la différence entre le code généré par des humains et celui généré par une IA.

LD3 améliore la qualité des images et réduit les calculs dans les modèles de diffusion probabiliste.

Exploration de la méthode NatMU pour un unforgettage machine efficace et la protection des données.

Une méthode pour entraîner des gros réseaux de neurones de manière efficace tout en utilisant moins de mémoire.

Ces modèles améliorent la compréhension et l'adaptabilité dans la prise de décision de l'IA.

Une nouvelle approche améliore les prévisions probabilistes pour la gestion des systèmes électriques.

Des approches innovantes améliorent l'analyse des données de séries temporelles complexes.

Une nouvelle méthode améliore la capacité de l'IA à éditer des connaissances et à répondre à des questions complexes.

Nouvelles méthodes visent à améliorer l'apprentissage automatique en gardant des connaissances tout en s'adaptant à de nouvelles tâches.

Les ETNN améliorent l'analyse de données complexes grâce à l'intégration topologique et géométrique.

Utiliser des méthodes innovantes pour suivre et soutenir les populations d'abeilles.

Explorer l'impact du cadre PAC-Bayésien sur la généralisation en apprentissage automatique.

Apprends comment les Tensor Frames améliorent l'analyse de données avec des propriétés géométriques.

Le calcul par réservoir propose une nouvelle façon de gérer efficacement les données en séries temporelles.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité de l'IA dans différents environnements.

Le désapprentissage améliore la vie privée dans les systèmes de recommandation tout en gardant la qualité des recommandations.

drGAT utilise l'apprentissage automatique pour prédire comment les cellules réagissent aux médicaments.