Informatique - Apprentissage automatique

La précision affecte l'efficacité et le coût de l'entraînement des modèles de langue.

Explorer comment les réseaux de neurones gèrent les défis de haute dimension dans les tâches de classification.

Un aperçu des LLM et GBDT dans des scénarios d'apprentissage par quelques exemples.

Des recherches montrent que l'apprentissage des caractéristiques améliore efficacement la performance des réseaux de neurones.

Une nouvelle approche améliore les prédictions sur la survie des patients en soins intensifs.

Utiliser l'IA générative pour créer des contrôles de sécurité en quelques minutes, pas en jours.

Un aperçu de la classification multi-label extrême et de ses stratégies de calibration.

Un nouveau modèle améliore l'évaluation de la santé des mamelles des vaches grâce à des images numériques.

Une nouvelle méthode améliore la classification des données de séries temporelles à haute dimension en utilisant l'analyse fonctionnelle.

Explorer la reconnaissance faciale et des gestes pour améliorer les interactions avec la technologie.

Un nouveau cadre fusionne le texte et les images en utilisant la puissance de la technologie quantique.

Explorer comment de nouvelles techniques améliorent l'adaptabilité dans les systèmes d'apprentissage par renforcement.

Utiliser des GANs à un coup pour améliorer la détection des maladies rares dans l'imagerie médicale.

WiFlexFormer utilise les signaux WiFi pour reconnaître les activités humaines sans méthodes intrusives.

Explorer des stratégies efficaces pour la sélection d'hyperparamètres dans l'apprentissage par transfert.

PACE améliore les prévisions des interactions atomiques grâce à des techniques avancées.

Explorer des méthodes efficaces pour la collecte de données dans plusieurs domaines scientifiques.

DeepONet révolutionne la recherche sur les astéroïdes en prédisant rapidement les températures de surface.

Apprends comment fonctionne la conversion de voix et ses applications trop cool.

Une nouvelle méthode propose une façon plus simple de calculer l'équilibre entre la justice et la performance en apprentissage automatique.

Explorer le modèle d'Ising en 3D et comment les exposants critiques caractérisent les transitions de phase.

Les scientifiques utilisent des techniques innovantes pour améliorer l'analyse des données sur les particules.

Une nouvelle approche aide les réseaux de neurones à apprendre à partir de données qui changent sans oublier ce qu'ils ont appris avant.

Des scientifiques associent des signaux sismiques à des méga-tsunamis dans le fjord Dickson au Groenland.

Une nouvelle façon de voir l'apprentissage machine grâce aux techniques quantiques et au traitement des données.

Apprends comment les tensioactifs et les GNN améliorent le développement de produits de nettoyage.

Cet article présente une nouvelle méthode pour identifier les changements dans les données d'événements.

Une étude sur les capacités de différents modèles en apprentissage en contexte.

ChaRNABERT promet de révolutionner la modélisation de l'ARN et le développement de traitements.

Un aperçu des défis liés aux données manquantes dans les DSE et des méthodes pour les améliorer.

Une nouvelle méthode pour échantillonner efficacement des flux de données complexes.

Cet article explore comment l'apprentissage automatique améliore la calibration des calorimètres pour la physique des particules.

Découvre l'impact de PolyCom sur les réseaux neuronaux et leur performance.

Un meilleur ensemble de données améliore l'analyse ECG pour la santé cardiaque.

Utiliser des graphes de connaissances pour améliorer les modèles de réponse aux questions médicales.

Découvre comment de nouveaux environnements redéfinissent les interactions et la coopération des agents en IA.

Cet article parle des solutions aux défis des services satellites LEO grâce à la technologie des jumeaux numériques.

BTR améliore RL, offrant une meilleure performance de jeu sur les PC standard.

Une exploration des stratégies dans les jeux différentiels et leurs applications dans le monde réel.

Une nouvelle méthode améliore les performances des modèles face à des distributions de données variées.