Informatique - Apprentissage automatique

Un nouveau modèle améliore l'identification des attributs et des valeurs des produits dans les annonces en ligne.

Cette méthode améliore la compréhension des interactions entre les caractéristiques dans les modèles de machine learning.

Une nouvelle méthode pour compresser les CNN tout en gardant la précision pour un traitement d'image efficace.

L'infrastructure routière intelligente améliore la sécurité et l'efficacité des voitures autonomes.

De nouvelles méthodes visent à améliorer la précision des machines pour répondre aux questions financières.

Examiner comment les LLMs apprennent et font des choix en se basant sur des récompenses.

Un nouveau modèle améliore la génération de graphes avec des méthodes à états discrets et à temps continu.

AL-DSGD améliore l'efficacité de l'apprentissage distribué grâce à une communication dynamique et à des contributions pondérées.

Améliorer la sécurité et l'efficacité des voitures autonomes grâce à une meilleure communication.

Un aperçu du principe CAP et son impact sur les grands modèles de langage.

Une nouvelle approche permet d'analyser des données de cellules uniques avec des informations manquantes.

Une nouvelle méthode renforce le contrôle de l'utilisateur dans la réécriture de texte.

Une nouvelle méthode utilisant des réseaux de neurones améliore les performances de la communication optique.

Une étude examine comment les étudiants s'engagent et performent dans des environnements d'apprentissage en ligne.

Examine de nouvelles méthodes pour comprendre les contributions des caractéristiques dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des causes dans des systèmes automatisés complexes.

FlashSpeech propose des solutions de synthèse vocale rapides et de haute qualité.

Un nouveau modèle aide à prédire les réactions chimiques en utilisant des données minimales de manière efficace.

QComp améliore la précision de la complétion des données dans la découverte de médicaments, aidant à faire avancer la recherche plus rapidement.

Un aperçu de la confidentialité différentielle et de son application dans l'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche pour améliorer la performance des systèmes de mouvement grâce à des méthodes de réglage basées sur les données.

Une nouvelle approche pour améliorer l'estimation de la pose des instruments chirurgicaux dans les images X-ray.

Explorer les contraintes de préjudice contrefactuel pour une prise de décision plus sûre dans l'IA.

Explorer les RNC et leur rôle dans le traitement du langage à travers des éléments d'identité.

Nouvelles bases de données visent à améliorer la compréhension des préférences humaines par l'IA.

Un nouveau modèle montre comment les réseaux profonds apprennent efficacement à partir de données structurées et éparses.

Une nouvelle méthode améliore la précision de la classification d'images en se concentrant sur le contexte.

Une nouvelle méthode améliore la classification des conditions cardiaques à partir des données PPG.

Un regard détaillé sur l'évaluation du clustering et le rôle des indices de validité relative.

Une nouvelle méthode simplifie la conception de médicaments en générant des molécules sur mesure de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les modèles gèrent les prédictions incertaines.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage fédéré décentralisé tout en préservant la confidentialité des données.

Une nouvelle méthode améliore l'adaptabilité des modèles de langue à des tâches inconnues.

Une nouvelle approche améliore la détection d'intrusions dans les systèmes décentralisés.

La méthode GASE améliore l'efficacité de l'acheminement des véhicules en utilisant des techniques d'apprentissage adaptatif.

Une nouvelle approche prédit le bruit sous-marin en utilisant des techniques d'IA avancées.

De nouveaux filtres polynomiaux améliorent les performances d'analyse des graphes dans diverses applications.

R-Trans améliore l'évaluation en temps réel des compétences chirurgicales en utilisant des données cinématiques.

Un nouveau cadre améliore les modèles de prédiction urbaine en utilisant des données limitées.

Un aperçu de l'optimisation non lisse et de ses variations de sous-gradient local.