Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle méthode pour évaluer l’efficacité des Graph Neural Networks dans différentes structures de réseau.

La microscopie à force atomique haute résolution aide à l'identification précise des molécules.

Une nouvelle méthode pour améliorer les mécanismes d'attention dans le traitement de données complexes.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'incertitude dans les prédictions d'apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore la protection de la vie privée pendant l'entraînement des modèles d'apprentissage profond.

Une nouvelle méthode améliore la compréhension des dépendances à long terme dans les graphiques dynamiques.

Une nouvelle approche pour améliorer la classification de graphes en utilisant l'analyse des données topologiques.

Une méthode pour améliorer la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement en utilisant l'apprentissage de représentation.

Cet article examine comment le bruit peut améliorer les performances des modèles de machine learning pendant l'entraînement.

Le Block Transformer améliore la vitesse et l'efficacité du traitement de texte dans les modèles de langage.

Les outils d'IA peuvent faire grimper les prix sans que les vendeurs aient besoin de communiquer entre eux.

Une nouvelle méthode pour analyser des données catégorielles tout en garantissant la confidentialité.

Un coup d'œil sur les types d'incertitude et leur importance dans les modèles de langue.

RoboCasa simule des environnements pour que les robots puissent apprendre des tâches quotidiennes efficacement.

Cet article propose une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'entraînement des modèles de langage.

De nouvelles méthodes améliorent la façon dont les machines reconnaissent les émotions dans la parole.

Cette étude examine comment les modèles préentraînés regroupent des données invisibles.

Un cadre qui personnalise les stratégies d'apprentissage pour répondre aux besoins divers des étudiants.

Cet article traite de comment simuler des données clients pour un apprentissage fédéré plus rapide.

Un aperçu des nouvelles stratégies pour stabiliser des systèmes inconnus et bruyants en ingénierie.

Cette recherche étudie l'équité des modèles d'apprentissage auto-supervisé entre les groupes démographiques.

De nouvelles méthodes dans l'apprentissage fédéré améliorent la vie privée et la performance des modèles tout en gérant des données variées.

Une nouvelle méthode pour améliorer l'optimisation dans des systèmes incertains en utilisant peu d'essais.

Une nouvelle méthode combine l'apprentissage profond avec des techniques polynomiales pour de meilleures approximations de fonctions.

Découvrez comment les Transformers à esprit étendu améliorent la gestion de la mémoire dans les modèles de langage.

Cet article examine le potentiel de l'IA générative dans la génération de données de séries temporelles.

Cette étude souligne l'importance du Noyau Tangentiel Neuronal dans l'entraînement des réseaux de neurones.

Améliorer la précision des prédictions grâce à des méthodes innovantes d'agrégation des pertes.

Cette étude se concentre sur l'amélioration de l'apprentissage zéro-shot grâce à de meilleures descriptions d'entités et de relations.

Cet article examine comment la planification des budgets affecte les modèles DNC dans la résolution de problèmes.

Présentation d'une méthode rapide pour construire des arbres de décision optimaux en utilisant des techniques innovantes.

Apprends comment le CME et la compression améliorent les prédictions à partir de données complexes.

Explorer une nouvelle méthode pour collecter des données de manière sécurisée dans l'évaluation des politiques.

Explorer comment les LLMs utilisent le raisonnement pour s'attaquer à des tâches complexes.

Ce boulot montre comment différents facteurs s'influencent les uns les autres dans des systèmes complexes.

Des tests récents montrent que les LLM ont des faiblesses en raisonnement simple malgré leurs bons scores aux benchmarks.

Une nouvelle approche pour renforcer les GNN face au bruit et aux attaques.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de l'entraînement des GNN en utilisant l'Alignement de Retour Direct.

Une nouvelle méthode améliore la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement grâce à des prédictions conditionnelles d'action.

Une nouvelle méthode génère des sons uniques à partir de texte en utilisant un synthétiseur simple.