Informatique - Apprentissage automatique

Découvrez comment les potentiels de réseaux de neurones transforment les simulations moléculaires pour les chercheurs.

Présentation de HeMeNet pour un apprentissage multi-tâches efficace des protéines en utilisant des structures 3D.

La recherche explore comment la structure du réseau est liée à la stabilité en utilisant des méthodes avancées.

Un aperçu de comment la matière est répartie dans l'univers grâce à des approximations symboliques.

Présentation d'EARL : une nouvelle méthode pour un apprentissage continu en ligne efficace.

L'empilement améliore l'efficacité de l'entraînement des réseaux de neurones profonds en tirant parti des connaissances existantes.

Explorer le rôle de l'IA générative pour améliorer les pratiques de sécurité logicielle.

Ce guide aide à simplifier l'évaluation des systèmes de recommandation pour une meilleure expérience utilisateur.

Ce papier parle de comment les modèles de langage apprennent et évoluent à travers l'interaction.

Un nouveau cadre améliore la compréhension de l'optimisation bayésienne grâce aux valeurs de Shapley.

Un nouveau modèle améliore l'analyse du code WebAssembly grâce à une compréhension de données mixtes.

Explore de nouvelles méthodes pour mieux identifier les anomalies dans les données fonctionnelles.

Intégrer le raisonnement humain dans la formation de l'IA améliore les explications du modèle et renforce la confiance.

Une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage automatique grâce à la théorie des jeux coopératifs.

Une nouvelle méthode pour estimer des relations indirectes dans des données complexes.

La recherche se concentre sur l'optimisation des transformateurs pour les petits appareils avec des ressources limitées.

Un nouvel outil simplifie la compréhension des modèles de machine learning complexes.

Une nouvelle méthode améliore les performances des Vision Transformers sur des ensembles de données déséquilibrés.

Des recherches montrent des façons d'améliorer les systèmes de texte en image de manière efficace et économique.

Un nouveau cadre améliore la détection des anomalies grâce à un réglage automatisé des modifications de données.

TREET utilise des transformers pour améliorer l'analyse de l'entropie de transfert dans différents domaines.

Un nouveau jeu de données aide la recherche sur le suivi indoor en utilisant plusieurs types de capteurs.

L'IA générative améliore la précision pour prédire les signaux clés du marché de l'électricité.

Un nouveau jeu de données améliore la capacité des LLM à suivre des instructions complexes.

AQuA évalue la qualité des commentaires en utilisant des avis d'experts et d'utilisateurs.

Découvrez comment les systèmes d'IA apprennent avec le temps sans perdre leurs connaissances passées.

Examiner les défis de la vie privée dans la technologie de reconnaissance faciale.

Découvrez comment l'attention éparse améliore le traitement dans les modèles de langage.

Explorer l'impact de l'approximation de matrice de faible rang en imagerie médicale.

Cet article examine comment les attaques adversariales compromettent les modèles de classification de texte.

Examiner comment l'incertitude impacte la prise de décision dans les grands modèles de langage.

Effector aide à expliquer les effets régionaux dans les modèles d'apprentissage automatique pour de meilleures perspectives.

Cette étude examine comment la taille des lots influence la performance et l'entraînement des modèles de discours.

Une nouvelle méthode améliore l'agrégation des arbres de décision tout en gardant l'interprétabilité et la vie privée.

Apprends à créer des stratégies pour la planification complexe dans des environnements incertains.

Explorer le rôle des réseaux de neurones bayésiens dans la prédiction des flux turbulents.

Des chercheurs améliorent les prévisions climatiques en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique pour plus de précision.

Une nouvelle approche pour améliorer les stratégies d'investissement grâce à l'analyse des interactions entre joueurs.

Une nouvelle architecture vise à apprendre aux systèmes d'IA à combiner des compétences acquises pour des tâches variées.

SuperdropNet améliore la modélisation microphysique des nuages pour de meilleures prévisions météo.