Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode pour détecter les comportements suspects des véhicules tout en protégeant la vie privée.

ToNNO améliore la vitesse et la précision du marquage d'images médicales 3D.

Adapprox réduit l'utilisation de la mémoire en deep learning tout en gardant la performance.

Apprends comment les projections aléatoires aident à analyser des relations complexes dans de grands ensembles de données.

Examine comment le nombre d'exemples améliore la performance des modèles multimodaux.

Cet article parle de l'importance de l'équité dans les prédictions des machines.

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage des caractéristiques dans les réseaux de neurones pour de meilleures performances.

Apprends comment améliorer les agents UI peut créer de meilleures expériences utilisateur.

Un aperçu du under-bagging comme solution pour les données déséquilibrées en apprentissage automatique.

Une nouvelle approche simplifie la vérification des états quantiques avec moins de mesures.

Une nouvelle méthode pour mieux choisir les prompts dans les modèles de langage.

Aborder la fiabilité, la généralisabilité et la confidentialité dans le Graph ML.

Simformer améliore les méthodes d'inférence en s'attaquant aux défis de l'analyse basée sur la simulation.

Cet article parle de la méthode ARDDQN pour optimiser les opérations des drones.

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.