Informatique - Apprentissage automatique

DiNAS propose une nouvelle façon de créer rapidement des réseaux de neurones performants.

De nouvelles découvertes remettent en question l'idée que la robustesse de la classification et de l'explication sont liées.

Cet article examine comment les réseaux de neurones améliorent les prédictions avec de petits poids initiaux.

Traiter la surestimation de la valeur et le biais de récence pour améliorer la performance des agents.

APRICOT renforce la confiance dans les modèles de langage en mesurant avec précision la confiance des réponses.

DiffRed combine des techniques pour simplifier l'analyse des données et améliorer les résultats.

Une nouvelle méthode améliore la précision des recommandations de sujets pour les projets logiciels.

Une méthode adaptative pour protéger la vie privée dans les applications intelligentes en utilisant l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle méthode améliore la précision des prévisions en utilisant de grands modèles de langage.

Un nouveau cadre pour améliorer l'apprentissage dans l'apprentissage incrémental fédéré tout en garantissant la confidentialité des données.

Apprends comment GKEDM améliore la performance des réseaux de convolution de graphes.

Analyser des modèles pour prédire les prix de l'électricité sur le marché d'équilibrage en évolution.

Les GOMs améliorent l'adaptabilité et la prise de décision des agents grâce à la modélisation des résultats à long terme.

Cet article parle de l'impact des erreurs de labellisation humaine sur le SCL et d'une nouvelle solution.

Cette étude révèle des méthodes pour détecter des écarts inhabituels dans les données de mouvement des objets.

Explorer les risques de confidentialité liés aux attaques par inférence d'adhésion en apprentissage automatique.

Examiner comment la largeur du réseau impacte la rétention des connaissances pendant des tâches d'apprentissage séquentiel.

Examen du soft Q-learning pour une prise de décision efficace dans des environnements incertains.

La méthode ParaTAA accélère considérablement la création d'images sans perdre en qualité.

Cet article examine comment les biais influencent les jugements sur les titres d'actualité.

Une nouvelle approche pour filtrer des systèmes complexes en utilisant des modèles PSD gaussiens.

Présentation de l'apprentissage par transfert non paramétrique pour une meilleure adaptabilité aux changements de données.

Une nouvelle méthode pour une analyse de données efficace malgré les valeurs aberrantes.

La technologie radar améliore les systèmes de communication pour une connectivité des véhicules en temps réel.

Une méthode pour améliorer l'équité dans les modèles d'apprentissage automatique pour les tâches image-texte.

Une nouvelle approche pour améliorer l'efficacité de l'inférence CPU dans les modèles de machine learning.

REMO améliore la compréhension moléculaire grâce à un apprentissage innovant basé sur des réactions.

Ce boulot analyse la performance des transformateurs simplifiés dans les tâches de prévision.

Examiner comment les zones urbaines favorisent les chevauchements communautaires et les interactions sociales.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité de la résolution des PDE avec l'apprentissage profond.

Ce paper parle de l'entraînement adversarial pour des classifieurs de machine learning quantique robustes.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité des DNN sur des appareils avec peu de ressources.

Une étude sur la combinaison des graphes de connaissances et du raisonnement contrefactuel dans l'IA.

Explorer les principes et l'importance de l'utilisation éthique de l'IA.

Une nouvelle méthode estime le rythme respiratoire en utilisant des capteurs de montre intelligente pour un meilleur suivi de la santé.

Explorer les avancées dans la technologie sans fil et les stratégies d'allocation des ressources.

Explorer comment l'apprentissage des tout-petits peut améliorer les techniques d'apprentissage par renforcement.

Examiner comment le bruit dans les données de pré-entraînement influence la performance du modèle.

Une nouvelle approche améliore la performance des étudiants dans l'entraînement des modèles.

Examiner l'utilisation des LLM pour des tâches en bioinformatique.