Informatique - Apprentissage automatique

Un aperçu des réseaux neuronaux, leur structure et leurs applications dans différents domaines.

Une nouvelle approche optimise les performances des noyaux en utilisant Ansor et Droplet Search.

Explorer les dynamiques des méthodes d'apprentissage centralisées et décentralisées.

Les algos équilibrent la qualité d'approximation et la cohérence dans des environnements dynamiques.

Cette étude montre comment le cerveau combine les infos visuelles et linguistiques.

Un aperçu du codage par ondelettes et des modèles de transformeurs pour la création d'images.

Unisolver améliore la résolution de PDE en intégrant des composants complets dans un cadre Transformer.

Les recherches montrent que la vidéo aide à améliorer la reconnaissance vocale dans des environnements bruyants.

Cet article parle de la création de tests d'hypothèses fiables malgré la corruption des données.

Un aperçu des stratégies pour gérer de grands groupes d'agents grâce à l'apprentissage par renforcement.

Analyser la convergence de la SGD avec momentum à travers des méthodes basées sur des fenêtres temporelles.

Un aperçu de la prise de décision sous incertitude avec le modèle de streaming.

Cette étude améliore les résolveurs d'équations quantiques variationnels en utilisant des méthodes d'optimisation avancées.

Un nouveau cadre qui améliore la performance des MLP dans la classification de graphes en utilisant les connaissances des GNN.

Une approche novatrice combine l'analyse vocale avec la protection de la vie privée pour détecter la démence.

Stratégies pour améliorer la précision prédictive dans la modélisation statistique grâce à une meilleure gestion du SNR.

Une nouvelle approche pour améliorer les tests dans les systèmes configurables en priorisant les fonctionnalités critiques.

De nouvelles méthodes améliorent la précision pour identifier les sons des animaux pour le suivi de la faune.

Une revue du rôle de l'apprentissage automatique dans l'amélioration des processus d'intégration continue.

Apprends comment l'apprentissage en ligne bayésien adapte les modèles avec les données entrantes.

Examiner les risques et les défenses contre les attaques par porte dérobée dans les modèles d'IA.

MM-Instruct améliore la capacité des grands modèles multimodaux à suivre des instructions diverses.

Une nouvelle méthode améliore l'efficacité dans la compréhension des systèmes complexes grâce à l'apprentissage adaptatif.

CHASE améliore l'analyse des causes profondes dans les microservices en utilisant diverses méthodes de données.

Cet article explore la relation entre NMF et LDA dans l'analyse de données.

Un nouveau système améliore la gestion de la mémoire pour la génération de longs textes dans les modèles de langage.

Un nouveau cadre simplifie la création de pipelines d'apprentissage automatique pour les jumeaux numériques.

Un nouvel algorithme atteint un faible regret dans des environnements d'apprentissage dynamiques sans connaissances préalables.

Une nouvelle approche pour garantir la confidentialité tout en maintenant l'utilité du texte dans les modèles de traitement du langage naturel.

Une étude évalue les méthodes pour identifier le texte généré par des machines à travers différents ensembles de données.

Présentation d'une nouvelle approche pour identifier des facteurs cachés dans les données biologiques.

Une nouvelle méthode améliore l'optimisation de design en utilisant des données existantes.

Un nouveau modèle améliore les prévisions en finance, météo et économie.

Une nouvelle méthode améliore l'entraînement des Équations Différentielles Ordinaires Neurales pour les dynamiques chaotiques.

Discuter de l'équité à long terme dans la technologie et de son impact social.

Des approches innovantes pour réduire les embouteillages en aidant les conducteurs avec des conseils en temps réel.

De nouvelles méthodes améliorent la conception moléculaire en mesurant l'incertitude des prévisions.

Une nouvelle méthode aide les agents à apprendre des experts même s'ils manquent d'infos.

Les GNNs énergétiques améliorent la communication et l'adaptation dans les systèmes multi-agents.

Améliorer l'adaptabilité dans les algorithmes d'optimisation appris en utilisant des méthodes traditionnelles.