Informatique - Apprentissage automatique

Une méthode pour guider la génération d'images tout en préservant la qualité et la pertinence.

Combiner des stratégies d'optimisation améliore l'apprentissage dans les tâches d'apprentissage par renforcement.

Cet article examine comment les GNN améliorent la résolution des problèmes SAT.

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Cet article examine comment les modèles de séquence évaluent l'incertitude dans leurs résultats.

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De nouveaux modèles simplifient l'ingénierie des protéines pour des applications variées.

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Utiliser des smartphones pour surveiller les rythmes respiratoires pourrait améliorer la détection précoce des problèmes respiratoires.

Une nouvelle approche simplifie la sécurité et l'utilité dans l'entraînement des modèles de langage.

LLaMA3-70B a des soucis uniques avec la quantification 8 bits qui affecte ses performances.

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Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans l'apprentissage automatique sécurisé en utilisant la DCT avec FHE.

Les avancées en IA améliorent les prévisions du comportement du CO2 dans l'atmosphère.

Cet article explique comment les contrefactuels améliorent la clarté des décisions en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la génération de données grâce à des arbres tensoriels adaptatifs.

Un modèle d'apprentissage automatique améliore l'inférence de la structure des fonds marins en utilisant la dynamique des vagues.

Cet article explore des méthodes d'entraînement efficaces pour les agents d'apprentissage par renforcement afin de réduire le regret.

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DAVOTS aide les utilisateurs à visualiser les données de séries temporelles et à modéliser les décisions de manière efficace.

Cet article parle du dilemme de l'ajout de données dans l'apprentissage machine en santé.

Explorer des prior flexibles pour améliorer les prédictions dans les modèles de dernière couche bayésienne.

Un aperçu de Sparse Mamba, une méthode pour mieux contrôler les modèles de langue.

Combiner la mise à jour bayesienne et la modélisation de substitution pour une meilleure estimation des paramètres du modèle.

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Une étude révèle un biais racial significatif dans les technologies de reconnaissance des émotions.

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Utiliser l'apprentissage automatique pour prédire des événements rares dans les processus chimiques afin d'améliorer la sécurité.

Cette étude compare l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sur des ensembles de données tabulaires pour évaluer leur efficacité.

Poly2Vec simplifie l'analyse des relations spatiales entre différentes formes.

Une nouvelle approche du CFR améliore la vitesse pour les gros jeux en utilisant des GPUs.

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