Informatique - Apprentissage automatique

Cette recherche se concentre sur l'utilisation de l'IA pour générer de nouveaux trajets orbitaux en astrodynamique.

De nouvelles fonctions d'activation améliorent les réseaux de neurones pour résoudre des équations complexes.

Polar-FFA améliore l'apprentissage dans les réseaux de neurones, augmentant la précision et la stabilité.

De nouvelles méthodes améliorent la précision de la classification des nœuds de graphes avec peu de données étiquetées.

Nouvelles formulations améliorent la précision et l'efficacité des arbres de décision en utilisant l'optimisation linéaire en nombres entiers mixtes.

S'attaquer aux défis de classer efficacement un contenu média diversifié.

SGMCMC et méta-apprentissage améliorent les réseaux de neurones bayésiens pour de meilleures prédictions.

Une nouvelle approche combine les arbres de décision avec des réseaux de neurones pour une meilleure efficacité et précision.

La recherche se concentre sur la fiabilité et la sécurité des systèmes de contrôle basés sur des réseaux de neurones.

Une nouvelle approche de l'apprentissage par imitation qui booste la performance avec peu de données.

Enquête sur l'interaction des transformateurs avec les données de Markov révèle des trucs sur l'efficacité des modèles.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'attention dans la génération de code par des modèles de langage.

Utiliser des graphiques dynamiques pour révéler des motifs dans les déplacements urbains des passagers.

Présentation d'un système révolutionnaire pour générer de la musique vocale hindoustanie.

Utiliser des données pour éviter les problèmes de véhicules et améliorer la préparation militaire.

Des chercheurs améliorent les modèles d'incrustation de texte en utilisant des scores d'experts pour de meilleures performances.

NoRA propose une manière plus intelligente d'adapter de gros modèles avec moins de ressources.

Une nouvelle méthode améliore l'analyse de la maladie résiduelle minime dans la leucémie.

De nouvelles méthodes améliorent la résolution de problèmes en recherche opérationnelle grâce à des approches basées sur les données.

Cet article parle des solutions pour les étiquettes manquantes dans la classification de documents.

Un aperçu des défis et des avantages d'ajouter de nouveaux clients dans l'apprentissage fédéré.

Utiliser des réseaux de neurones pour améliorer la prise de décision dans des contextes basés sur les préférences.

ARL combine des méthodes d'apprentissage en groupe pour améliorer la prise de décision dans des tâches compliquées.

Une nouvelle méthode s'attaque aux défis des réseaux de neurones graphiques avec des données hétérophiles.

Exploration de l'impact de l'inférence variationnelle par diffusion de débruitage sur les DGP.

Cet article parle de l'utilisation de la pré-formation pour améliorer la confidentialité et la performance dans l'apprentissage fédéré.

Des approches innovantes améliorent la détection du cancer grâce à l'analyse d'images de diapositives entières.

Les cellules Y-Flash et la machine Tsetlin améliorent l'efficacité de l'apprentissage machine.

Une nouvelle méthode pour mieux gérer les longues séquences de données.

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.