Informatique - Apprentissage automatique

Une nouvelle approche améliore l'apprentissage auto-supervisé en se concentrant sur les augmentations de données.

De nouvelles techniques améliorent le contrôle de la puissance dans les systèmes de communication sans fil.

Un nouveau modèle améliore la traduction des images thermiques nocturnes en couleurs de jour.

Explore comment les fonctionnalités SERP influencent le trafic des sites web et le comportement de clic.

Cette étude présente des métriques innovantes pour évaluer les RNN et les transformateurs sans entraînement.

FastFit améliore la vitesse de génération de la parole sans perdre en qualité sonore.

Les nouveaux agents peuvent effectuer des tâches juste en se basant sur les inputs visuels des interfaces graphiques.

Apprends comment l'optimisation stochastique gère l'incertitude dans différents domaines.

Une nouvelle représentation graphique améliore la façon dont l'apprentissage automatique analyse les langages de programmation.

Une nouvelle méthode améliore l'imagerie endoscopique grâce à des techniques d'apprentissage auto-supervisé.

Recherche sur comment les réseaux de neurones accomplissent plusieurs tâches efficacement.

Explorer l’efficacité des stratégies évolutives pour trouver des initialisations de réseaux clairsemés.

Une nouvelle méthode utilisant des graphes pour identifier les attaques adversariales sur les réseaux de neurones.

Cette étude présente une méthode pour mieux mesurer le mouvement de la langue pendant la parole en utilisant des données X-ray.

Explore des méthodes innovantes en apprentissage machine pour gérer plusieurs objectifs en même temps.

Cet article parle de comment les données mobiles peuvent révéler des changements de vie importants.

Une nouvelle méthode améliore la façon dont les réseaux de neurones expliquent leurs décisions.

ActiveAED améliore la détection des erreurs dans les annotations de données grâce à l'interaction humaine.

Une nouvelle méthode améliore la généralisation des modèles de séquence sur des longueurs variables.

Une nouvelle approche identifie différentes molécules ayant des fonctions médicamenteuses similaires.

Une nouvelle méthode simplifie les prédictions de modèle en analysant les contributions des échantillons d'entraînement.

Des chercheurs ont développé des outils d'apprentissage automatique pour classifier le comportement du plasma dans les tokamaks.

Des chercheurs utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer les prévisions d'humidité du combustible des incendies de forêt.

BT-Cell améliore les réseaux de neurones récursifs pour une meilleure compréhension du langage.

Cette étude examine la technologie GPS pour prédire les répliques au Japon.

Une nouvelle méthode améliore la vitesse et la stabilité des calculs de la valeur de Shapley.

Une nouvelle méthode améliore la précision dans l'interprétation des données de collision de particules à haute énergie.

Cette étude évalue les embeddings de graphes de connaissances et leur rôle dans la recherche biomédicale.

Un nouvel algorithme améliore l'efficacité de l'apprentissage par renforcement et réduit les besoins en données.

MetaDiffuser améliore l'apprentissage par renforcement hors ligne grâce à des méthodes innovantes de génération de trajectoires.

Un nouveau cadre pour améliorer la prise de décision dans l'apprentissage par renforcement.

Une nouvelle approche améliore la compréhension du comportement des neurones dans les grands modèles de langage.

Un regard sur l'amélioration de l'attribution des tâches grâce à la compréhension de la prise de décision humaine.

Examiner le potentiel de l'apprentissage fédéré dans l'IoT et les appareils edge.

Une étude montre comment l'IA améliore la précision des prévisions des vagues océaniques.

Un aperçu de la technique de masquage de message de J-UNIWARD et de sa petite erreur de calcul.

Une nouvelle méthode améliore les systèmes de détection de mots-clés pour de meilleures performances dans des audio changeants.

Explorer les avancées des modèles quantiques pour améliorer l'analyse des données.

Un aperçu de comment le TDA améliore la transparence des modèles de machine learning.

ACE améliore l'estimation des paramètres dans les simulations scientifiques, rendant ça plus efficace et révélateur.