Informatique - Apprentissage automatique

Une étude sur l'amélioration de la reconnaissance des objets par les machines sous n'importe quel angle.

Une nouvelle méthode pour peaufiner de gros modèles avec une efficacité améliorée.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité d'échantillonnage pour des distributions de probabilité complexes.

Une nouvelle méthode aide les décideurs mondiaux à gérer efficacement de nombreux agents locaux.

CAG-ODE améliore les prédictions pour les systèmes avec des agents interagissants et plusieurs interventions.

Un aperçu des EBBS et de leur rôle dans l'amélioration de la qualité de la traduction.

Stratégies pour apprendre efficacement à partir de données qui dépendent des observations précédentes.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance sonore et la localisation des sources sans étiquettes.

Une nouvelle approche en ensemble améliore l'analyse des structures de phrases complexes.

Une étude évalue à quel point l'AMOC est susceptible de s'effondrer à cause du changement climatique.

Cet article présente une méthode pour des clients avec des objectifs variés dans l'apprentissage fédéré de bandits.

Une analyse des Transformers et de leurs méthodes d'apprentissage autoregressives en contexte.

Une méthode pour évaluer en continu les modèles en apprentissage automatique afin d'éviter le surapprentissage.

Une nouvelle méthode renforce la robustesse des tests des modèles de langage en mettant l'accent sur la nouveauté.

Un nouveau cadre améliore la prise de décision multi-tour pour les modèles de langage.

Un nouveau standard pour améliorer la précision de la reconnaissance vocale avec des modèles de langue.

Examiner l'entraînement adversarial pour des modèles de machine learning plus robustes face aux attaques.

Discuter de la vie privée et de l'équité dans l'apprentissage automatique à travers la vie privée différentielle et le risque du pire groupe.

Un aperçu des méthodes d'apprentissage profond dans la découverte de médicaments.

Hawk et Griffin ont mis en place un nouveau standard en traitement de langage efficace.

Forchestra propose des prévisions de demande précises et évolutives.

La recherche explore des méthodes avancées pour comprendre la nage des poissons et améliorer la conception des robots aquatiques.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance vocale pour les utilisateurs qui passent d'une langue à l'autre.

LRR améliore l'efficacité et la performance de l'entraînement des réseaux de neurones grâce à une meilleure optimisation des paramètres.

Découvre comment l'analyse sonore aide à repérer les problèmes de machines rapidement.

bGPT se concentre sur les données binaires pour une meilleure modélisation numérique et des prévisions.

Un nouveau modèle donne des explications plus claires sur les décisions de détection d'objets.

Examiner le potentiel des VQCs pour améliorer la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

TimeXer intègre des facteurs externes pour de meilleures prédictions de séries temporelles.

Explorer des méthodes pour améliorer la fiabilité des explications des décisions de l'IA.

De nouveaux algorithmes améliorent la confidentialité et la précision dans les scénarios de données rares.

Un aperçu du rôle de la régression logistique à noyau dans la prédiction des choix humains.

La bibliothèque Spyx améliore l'efficacité dans l'entraînement des réseaux de neurones à impulsions.

Améliorer l'analyse d'image avec MLOps dans des situations de manque de données.

Une nouvelle méthode améliore la précision des modèles d'apprentissage automatique dans la classification d'images.

Une nouvelle métrique pour évaluer la robustesse des modèles d'explicabilité en apprentissage automatique.

Un aperçu des défis de la prévision dans des systèmes dynamiques complexes.

Un ensemble de données pour améliorer la génération de mots-clés dans les textes juridiques dans 24 langues.

Lingo améliore l'analyse de l'ADN grâce à des techniques avancées de modèles de langage.

Une nouvelle étude examine le rôle de l'apprentissage de la représentation dans les tâches de graphes.