Informatique - Apprentissage automatique

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.

Comprendre comment les réseaux de neurones graphiques modélisent des relations complexes dans les données.

Une nouvelle stratégie de communication pour les systèmes multi-agents améliore l'efficacité et l'adaptabilité.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour optimiser les modèles d'apprentissage automatique.

Évaluer l'incertitude dans les réseaux de neurones pour de meilleures prédictions scientifiques.

Une nouvelle méthode renforce la résilience des modèles d'apprentissage profond contre les attaques en utilisant des modèles pairs.

De nouvelles méthodes améliorent la vitesse et l'efficacité de l'entraînement pour les grands modèles de langage.

Cet article analyse les algorithmes DRL pour des systèmes CVC écoénergétiques dans les bâtiments.

Une nouvelle approche améliore les performances du modèle face aux changements de distribution et aux attaques adversariales.

Une nouvelle approche combine des modèles de langage avec la reconnaissance d'activités humaines en tenant compte du contexte.

Examiner comment le design expérimental adaptatif améliore les stratégies marketing en temps réel.

Noveau jeu de données et cadre améliorent la détection d'objets dans l'imagerie SAR.

Cet article traite du développement de systèmes intelligents pour les camions autonomes.

Explorer des méthodes pour améliorer la classification multiclasses grâce à des techniques de perte de substitution.

Un aperçu de comment les GNN analysent les graphes et s'adaptent aux changements.

Une nouvelle méthode améliore l'estimation de l'incertitude dans les simulations atomistiques avec l'apprentissage profond.

Cet article parle des aspects essentiels de l'apprentissage par renforcement contraint et de ses applications dans le monde réel.

Une nouvelle bibliothèque basée sur JAX simplifie l'apprentissage fédéré pour un meilleur entraînement des modèles.

Une nouvelle méthode améliore la reconnaissance d'activité humaine entre différents utilisateurs.

Un nouveau jeu de données aide à prédire la perte de signal dans les réseaux de communication urbains.

Un cadre pour certifier les applications d'apprentissage profond dans des domaines critiques pour la sécurité.

Cette étude améliore l'apprentissage distribué grâce à une utilisation efficace des mises à jour pondérées dans le retour d'erreur.

De nouvelles méthodes améliorent le marquage des grandes modèles de langage tout en préservant la qualité du texte.

Un cadre pour détecter les anomalies réseau en utilisant uniquement des données de trafic normal.

Un nouveau cadre améliore l'efficacité de l'apprentissage des graphes hétérogènes.

Introduction des réseaux péripteraux sous-modulaires profonds pour un apprentissage efficace des données.

Aperçus sur l'utilisation de l'énergie et l'efficacité dans les modèles d'apprentissage profond.

Apprends sur la Localisation Stochastique dans l'échantillonnage et ses processus clés.

De nouvelles méthodes en optimisation distribuée améliorent l'efficacité et la confidentialité dans la prise de décision basée sur les données.

Cet article examine le rôle des tenseurs dans l'amélioration des techniques de clustering.

TutoAI utilise l'IA pour simplifier la création de tutoriels multimédias pour différentes tâches.

Explorer des techniques pour améliorer les classificateurs multiclasses face aux problèmes de données mal étiquetées.