Informatique - Apprentissage automatique

De nouveaux modèles visent à améliorer la technologie linguistique pour les locuteurs du portugais brésilien.

Un regard sur comment les modèles d'entrée affectent la stabilité dans les réseaux de neurones.

Une nouvelle méthode améliore l'identification des données inconnues dans les modèles d'apprentissage automatique.

Une nouvelle approche classe les neurones selon leurs réponses spécifiques aux stimuli visuels.

Une nouvelle méthode améliore les performances du modèle grâce à une sélection efficace de la taille des intervalles de temps.

Un nouveau système optimise les modèles de langage pour des réponses plus rapides et plus efficaces.

Cet article présente un modèle pour simplifier des données complexes et de haute dimension en utilisant des processus gaussiens.

Cette étude présente des méthodes pour réduire le regret dans l'allocation des créneaux publicitaires sur des panneaux d'affichage.

Cet article examine comment la communication façonne les normes sociales chez les agents autonomes.

Examiner l'impact des interactions stratégiques des utilisateurs sur la performance des services.

Intégrer des considérations de risque dans l'apprentissage par renforcement rend la prise de décision plus sûre.

Un nouveau système ILP améliore l'apprentissage des programmes logiques en se concentrant sur des sous-programmes clés.

Cette recherche examine les garanties d'optimisation des réseaux déroulés en apprentissage automatique.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage des règles en liant efficacement des règles plus petites.

Examen des biais dans les modèles prédictifs pour les prix de l'immobilier en utilisant des données géospatiales.

Cette étude remet en question la préférence pour l'AUPRC plutôt que l'AUROC dans les ensembles de données déséquilibrés.

BooleanOCT améliore la précision des arbres de classification tout en gardant des prédictions claires.

Un aperçu des modèles à coefficients variables basés sur les arbres pour de meilleures analyses de données.

L'impact de la langue sur les stéréotypes de genre dans les technologies de génération d'images.

Examiner l'équité des recommandations faites par des algorithmes après des résultats négatifs.

Une nouvelle méthode améliore l'apprentissage en ajustant l'importance des échantillons dans des environnements de données bruyantes.

Un aperçu des Mixture-of-Experts et du rôle des routeurs dans l'efficacité des modèles.

CLOTH améliore le transfert de connaissances entre les ensembles de données grâce à des techniques innovantes.

Analyser comment le red-teaming peut améliorer la sécurité de l'IA et s'attaquer aux risques potentiels.

Cette méthode améliore la précision du code grâce à l'apprentissage de fonctions réutilisables et au refactoring.

Une nouvelle méthode pour améliorer la compréhension des séquences d'événements en utilisant des techniques auto-supervisées.

De nouvelles fonctions de perte améliorent la classification d'images dans les réseaux de neurones.

VoxtLM combine la reconnaissance vocale, la synthèse, la génération de texte et la continuité dans un seul modèle.

Examiner les défis et les opportunités dans la compréhension des LLM.

Cette critique examine comment les ordinateurs classifient différents styles d'humour et leurs implications.

MoDE améliore la collaboration entre experts pour de meilleures performances en apprentissage automatique.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer la précision des prix des options sur les paniers.

Explorer le rôle des LLM dans l'amélioration de la cybersécurité et leur potentiel de mauvais usage.

Une nouvelle approche pour identifier les facteurs de confusion grâce à l'analyse de texte non structuré.

EnCodecMAE combine l'apprentissage auto-supervisé et les codecs audio pour améliorer les performances dans les tâches audio.

Utiliser des concepts de démocratie liquide peut améliorer l'efficacité et la précision de l'apprentissage en ensemble.

Cette étude montre comment l'IA peut prédire les décisions humaines dans des scénarios économiques.

De nouvelles méthodes améliorent l'évaluation des explications des modèles d'IA.

Cette recherche examine comment un feedback modifié améliore l'apprentissage de la classification des gestes sEMG.

L'IA améliore la précision de la cartographie des océans en utilisant des données simulées et réelles.