Informatique - Apprentissage automatique

Présentation des GraphSPNs pour améliorer les tâches probabilistes basées sur des graphes et la génération de molécules.

L'apprentissage profond transforme la modélisation de la propagation radio pour améliorer la communication sans fil.

Nouveau benchmark pour s'attaquer aux hallucinations relationnelles dans les modèles de langage multimodaux.

Une nouvelle méthode aide les scientifiques à prédire comment les particules se déplacent dans le temps.

Cette recherche montre comment des modèles simples apprennent grâce à des structures et des techniques d'entraînement.

Un aperçu de l'optimisation contrainte et de ses complexités.

Combiner le pruning de modèle et l'allocation de bande passante améliore l'efficacité dans l'apprentissage fédéré.

Automatiser l'étiquetage des données tout en garantissant l'exactitude avec l'apprentissage automatique et l'apport de la foule.

Utiliser l'apprentissage automatique pour simplifier les amplitudes de diffusion en physique des hautes énergies.

Une nouvelle technique améliore l'efficacité des modèles de langage pré-entraînés.

Une nouvelle méthode améliore le suivi des fuites de vie privée dans les grands modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont différents types de données sont combinés pour de meilleurs résultats.

GP-KAN fusionne les processus gaussiens et les réseaux de Kolmogorov-Arnold pour des prédictions efficaces.

Découvre comment l'IA transforme le diagnostic en pathologie computationnelle avec des modèles de base et des modèles vision-langage.

Ce travail examine comment les réseaux de neurones modélisent des systèmes autonomes avec des données limitées.

Un aperçu des techniques de convergence rapide pour l'algorithme EM.

Deep-MacroFin utilise l'apprentissage profond pour résoudre efficacement des équations économiques complexes.

Une étude sur l'amélioration de l'utilisation de l'énergie dans les vieux bâtiments grâce à l'IoT et au machine learning.

Examiner des méthodes pour un PCA efficace sous des flux de données imprévisibles.

Une étude sur l'utilisation de l'EEG pour classifier les émotions humaines avec précision.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'apprentissage contrastif en réduisant les infos inutiles.

Un regard critique sur l'impact de l'IA sur la science et la compréhension.

Un nouveau système améliore l'envoi de véhicules pour les services de VTC.

CLAT renforce la robustesse du modèle contre les attaques adversariales tout en gardant une bonne précision sur les images normales.

Utiliser des Transformers pour améliorer les modèles d'espace d'état pour une meilleure efficacité en traitement du langage naturel.

Un nouveau test révèle les forces et les faiblesses des LLM dans le traitement de longs textes dans plusieurs langues.

Des recherches montrent que le méta-apprentissage améliore la détection du cancer du poumon en utilisant des données d'expression génique.

Un nouveau modèle améliore les prédictions sur les marchés financiers en s'attaquant aux défis de données.

MASALA améliore la transparence des décisions d'IA en utilisant des explications basées sur la localité.

Une nouvelle approche pour adapter les systèmes d'IA en fonction des préférences de chaque utilisateur.

Flusion combine des sources de données pour des prévisions précises des admissions à l'hôpital liées à la grippe.

Présentation d'une méthode en deux étapes pour améliorer la détection des rides du visage avec l'apprentissage profond.

Apprends comment l'apprentissage par renforcement profond combine la prise de décision et les réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes améliorent la compréhension de l'univers grâce aux données de lentille gravitationnelle faible.

Cet article explore des méthodes d'échantillonnage innovantes dans les réseaux de neurones en utilisant des variables auxiliaires.

AdaResNet propose une solution dynamique pour équilibrer les données d'entrée et les données traitées dans les réseaux de neurones.

De nouvelles méthodes améliorent le calcul du gradient dans les circuits quantiques paramétrés.

Examiner les similitudes et les différences entre les circuits biologiques et les circuits d'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode optimise comment les engins spatiaux suivent les éclipses en utilisant des réseaux neuronaux avancés.

Découvre comment les réseaux de neurones graphiques améliorent les techniques de correction d'erreurs quantiques.