Informatique - Apprentissage automatique

Un cadre pour améliorer la sélection de modèles pré-entraînés grâce à l'apprentissage par graphe.

Étendre les distances Sliced-Wasserstein aux variétés de Cartan-Hadamard pour améliorer la comparaison de données.

Apprends comment Concept Weaver fusionne plusieurs idées en images uniques.

Une nouvelle technologie améliore la précision du diagnostic des maladies pulmonaires grâce à l'analyse sonore.

CLOUD propose une solution pour les causes cachées dans l'analyse causale à travers différents types de données.

Explorer la viabilité de modèles linguistiques plus petits pour une planification efficace des tâches robotiques.

De nouvelles techniques améliorent la fiabilité des codes polaires grâce à l'apprentissage automatique pour la communication numérique.

Apprends sur le transport optimal conditionnel et ses applications dans la transformation de données.

Les réseaux de neurones structurellement flexibles améliorent l'adaptabilité pour des tâches diverses.

Évaluer comment l'empoisonnement des données affecte les méthodes d'évaluation des politiques.

Cette méthode améliore la qualité des scènes 3D en utilisant des données de caméra et de sonar.

Un cadre pour améliorer la performance des modèles dans des conditions changeantes.

Les réseaux de nouvelle génération promettent une connectivité plus intelligente avec des techniques d'accès multiple améliorées.

Cet article parle de l'algorithme Majority-of-Three pour améliorer la précision d'apprentissage.

EODE améliore la précision de la classification du cancer grâce à des techniques de modèle innovantes.

De nouvelles méthodes de réhabilitation après un AVC intègrent la technologie EEG et la thérapie robotique.

Découvre comment de nouvelles méthodes améliorent l'efficacité dans des problèmes scientifiques complexes.

Apprends comment l'algorithme EXP3 améliore la performance dans les systèmes à plusieurs étapes.

L'évaluation ALERT analyse les risques de sécurité dans les modèles de langage pour améliorer leurs réponses.

Cette étude examine comment des initialisations de poids faibles impactent l'entraînement des réseaux de neurones.

La recherche se concentre sur l'amélioration de la vérification des réseaux de neurones avec des spécifications NAP minimales.

Xenovert aide les modèles d'apprentissage machine à s'adapter aux changements de données sans avoir besoin de les réentraîner.

Cette étude évalue l'impact des données de faible fidélité sur les modèles de substitution.

Apprends à adapter les modèles pour différents ensembles de données de manière efficace.

Une nouvelle méthode améliore les stratégies de décision en utilisant le cadre de la Value-at-Risk.

Une méthode pour protéger la vie privée tout en partageant des insights de données entre les groupes.

Des recherches montrent des méthodes pour estimer la géométrie de l'espace en utilisant des graphes géométriques aléatoires.

Explore une nouvelle approche pour améliorer l'apprentissage des réseaux de neurones en utilisant des principes biologiques.

Voici Smart, une méthode pour améliorer les performances des GNN dans des graphes en évolution.

L'automatisation de la création de graphiques dans honeyfiles renforce les mesures de cybersécurité contre les menaces numériques.

Un aperçu de comment les ajustements de paramètres façonnent l'entraînement des réseaux de neurones.

Présentation d'un nouveau modèle de programmation pour le développement efficace d'accélérateurs matériels.

Une nouvelle méthode améliore l'équité dans la prise de décision de l'IA sans changer les modèles existants.

Un nouveau cadre pour des interactions plus sûres avec les grands modèles de langage.

Un nouveau modèle améliore la classification des lésions hépatiques en imagerie 3D.

Cette étude montre comment l'apprentissage automatique peut améliorer les parcours de diagnostic pour des maladies complexes.

Explorer le besoin de clarté dans les processus de prise de décision de l'IA.

Utiliser l'apprentissage profond pour améliorer l'efficacité des transports en commun et réduire les coûts.

Une nouvelle méthode accélère les comparaisons d'arbres de fusion dans l'analyse de données scientifiques.

Une nouvelle approche améliore l'évitement d'obstacles par les robots en utilisant l'informatique neuromorphique.